Establishing the Socio-Economic Impact of Degenerative Cervical Myelopathy Is Fundamental to Improving Outcomes [AO Spine RECODE-DCM Research Priority Number 8]
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Literature Review (Narrative). OBJECTIVE: To contextualize AO Spine RECODE-DCM research priority number 5: What is the socio-economic impact of DCM? (The financial impact of living with DCM to the individual, their supporters, and society as a whole). METHODS: In this review, we introduce the methodology of health-economic investigation, including potential techniques and approaches. We summarize the current health-economic evidence within DCM, so far focused on surgical treatment. We also cover the first national estimate, in partnership with Myelopathy.org from the United Kingdom, of the cost of DCM to society. We then demonstrate the significance of this question to advancing care and outcomes in the field. RESULTS: DCM is a common and often disabling condition, with a significant lack of recognition. While evidence demonstrates the cost-effectives of surgery, even among higher income countries, health inequalities exist. Further the prevalent residual disability in myelopathy, despite treatment affects both the individual and society as a whole. A report from the United Kingdom provides the first cost-estimate to their society; an annual cost of ∼£681.6 million per year, but this is likely a significant underestimate. CONCLUSION: A clear quantification of the impact of DCM is needed to raise the profile of a common and disabling condition. Current evidence suggests this is likely to be globally substantial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».