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Enregistrement W4206610097 · doi:10.1017/cjn.2021.429

P.153 Profiles and Outcomes of Workers’ Compensation Patients Undergoing Spinal Cord Stimulation for Persistent Post Surgical Pain

2021· article· en· W4206610097 sur OpenAlexaffvenue
Vishal Varshney, Ramesh Sahjpaul, Jody Osborn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCohortClinical trialSpinal cord stimulationPopulationNeuromodulationPhysical therapySurgeryInternal medicineStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The challenges of chronic pain management, and resulting poorer outcomes, in workers’ compensation (WCB) patients has been well established. Spinal cord stimulation (SCS) has been used for the management of low back and radicular neuropathic pain with varying effectiveness and it’s efficacy in the WCB population has been challenged. We sought to examine our experience using SCS in WCB compared to non WCB patients. Methods: A retrospective analysis of 71 WCB patients assessed and treated at the St Pauls Hospital neuromodulation program between 2016-2021 was performed. This group was compared to a cohort on non WCB patients in terms of the likelhood of being offered a trial, proceeding with trial if offered, and the likelhood of a successful trial proceeding to implant. Results: Compared to non WCB, the WCB patients were more likely to be offered a trial (86% vs 77%) and more likely to proceed with a trial if offered (82% vs 71%). Trial to implant ratios were similar in both WCB and non WCB patients (78% vs 77%). Conclusions: WCB patients were more likely to be offered a SCS trial and more likely to accept if offered, compared to non-WCB patients. However, both groups were similar in trial to implant probability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,246 · 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'admission2
Résumé présentoui

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