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Enregistrement W4206193381 · doi:10.1017/cjn.2021.328

P.218 Patient reported outcomes following surgery for lumbar disk herniation: comparison of a universal and multitier health care system.

2021· article· en· W4206193381 sur OpenAlexaffvenueabout
Oliver G. S. Ayling, Charles G. Fisher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortProspective cohort studyPatient satisfactionLumbarCohort studyHealth careLumbar spineSurgeryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canada has a universal health care system that is funded by the government while the United States utilizes a combined public and private payer system. The purpose of this study is to investigate whether there are differences in clinical outcomes between those surgically treated for lumbar disk herniation in Canada as compared to the United States. Methods: Surgical lumbar disk herniation patients enrolled in the Canadian Spine Outcome Research Network (CSORN) prospective registry. were compared with the surgical cohort enrolled in the Spine Patients Outcome Research Trial (SPORT) study. Spine-related patient reported outcomes (PROs) were compared at 3 months and 1 year. Results: The CSORN cohort consisted of 443 patients and the SPORT cohort was made up of 573 patients. Patients in the CSORN cohort were older (p<0.001), and were more likely to be employed (p=0.003). The CSORN cohort demonstrated significantly greater rates of satisfaction after surgery at 3 months (87.2% vs. 65.5%, p=0.003) and 1 year (85.6% vs. 69.0%, p<0.0001). The CSORN cohort was a significant independent predictor of patient satisfaction at 1 year. Conclusions: Patients undergoing surgical treatment for lumbar disc herniation in Canada reported higher rates of satisfaction at 3 months and 1 year post-operatively compared to the United States.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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