Experts Prioritize Osteoarthritis Non-Surgical Interventions From Cochrane Systematic Reviews for Translation Into “Evidence4Equity” Summaries.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,358 | 0,705 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».