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Enregistrement W4206817131 · doi:10.1017/cjn.2021.335

P.220 Mechanism of injury is associated with neurological outcomes in cervical sensorimotor complete traumatic spinal cord injury

2021· article· en· W4206817131 sur OpenAlexaffvenue
AB Bak, Ali Moghaddamjou, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensToronto Public HealthSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryProspective cohort studyCervical vertebraeBonferroni correctionPhysical therapyAnesthesiaSurgerySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is significant heterogeneity in neurological recovery after complete (ASIA A) traumatic spinal cord injury (tSCI). Neurological recovery is often associated with a conversion to a higher letter grade of the American Spinal Injury Association’s impairment scale (ASIA). The mechanism of injury (MOI) may play a significant role in the primary injury and should be considered for greater precision in care. Methods: We isolated ASIA A cervical tSCI patients from three multicenter prospective randomized controlled trials (NACTN, STASCIS, Sygen). Chi-square test with pairwise comparisons with Bonferroni corrections was performed to compare the proportion of ASIA A patients that converted to a higher ASIA grade between different MOI. Results: We identified 486 complete cervical tSCI patients. For patients who developed tSCI as a result of a fall, a significant proportion converted to a higher ASIA grade by 52 weeks (p = 0.009). For patients who developed tSCI as a result of a sports injury, a significantly smaller proportion did not convert to a higher ASIA grade compared to those that converted (p = 0.034). Conclusions: Due to the difference in outcomes, tSCI patients should be treated differently depending on their mechanism of injury.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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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