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Enregistrement W4250101749 · doi:10.21203/rs.3.rs-76629/v1

Experts Prioritize Osteoarthritis Non-Surgical Interventions From Cochrane Systematic Reviews for Translation Into “Evidence4Equity” Summaries.

2020· preprint· en· W4250101749 sur OpenAlexaff
Elizabeth Houlding, Jennifer Petkovic, Nicholas Lebel, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of TorontoBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewOsteoarthritisMedicineTranslation (biology)Physical therapyMEDLINEAlternative medicinePolitical sciencePathologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Osteoarthritis carries substantial health and socioeconomic burden, which is particularly marked in marginalised groups. It is imperative that practitioners have ready access to summaries of evidence-based interventions for osteoarthritis that incorporate equity considerations. Summaries of systematic reviews can provide this. The present study surveyed experts to inform the selection of interventions to generate Cochrane Evidence4Equity (E4E) summaries. Methods : We identified 29 non-surgical interventions to prioritise. Key findings from these interventions were summarised and provided to 9 experts in the field of osteoarthritis. Expert participants were asked to rate interventions based on feasibility, health system effects, universality, impact on inequities, and priority for translation into equity based E4E summaries. Results : Expert participants rated land-based exercise highest for priority for translation into an E4E summaries. Conclusion : The survey generated information that can be used to direct and support knowledge translation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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