Gathering Global Perspectives to Establish the Research Priorities and Minimum Data Sets for Degenerative Cervical Myelopathy: Sampling Strategy of the First Round Consensus Surveys of AO Spine RECODE-DCM
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Survey. INTRODUCTION: AO Spine Research Objectives and Common Data Elements for Degenerative Cervical Myelopathy (AO Spine RECODE-DCM) is an international initiative that aims to accelerate knowledge discovery and improve outcomes by developing a consensus framework for research. This includes defining the top research priorities, an index term and a minimum data set (core outcome set and core data elements set - core outcome set (COS)/core data elements (CDE)). OBJECTIVE: To describe how perspectives were gathered and report the detailed sampling characteristics. METHODS: A two-stage, electronic survey was used to gather and seek initial consensus. Perspectives were sought from spinal surgeons, other healthcare professionals and people with degenerative cervical myelopathy (DCM). Participants were allocated to one of two parallel streams: (1) priority setting or (2) minimum dataset. An email campaign was developed to advertise the survey to relevant global stakeholder individuals and organisations. People with DCM were recruited using the international DCM charity Myelopathy.org and its social media channels. A network of global partners was recruited to act as project ambassadors. Data from Google Analytics, MailChimp and Calibrum helped optimise survey dissemination. RESULTS: Survey engagement was high amongst the three stakeholder groups: 208 people with DCM, 389 spinal surgeons and 157 other healthcare professionals. Individuals from 76 different countries participated; the United States, United Kingdom and Canada were the most common countries of participants. CONCLUSION: AO Spine RECODE-DCM recruited a diverse and sufficient number of participants for an international PSP and COS/CDE process. Whilst PSP and COS/CDE have been undertaken in other fields, to our knowledge, this is the first time they have been combined in one process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».