Minimal clinical data sets for spine-related musculoskeletal disorders in primary care and outpatient settings: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lack of standardised clinical data collection may lead to reduced quality in musculoskeletal (MSK)-related clinical care and research. Little is known about the availability and characteristics of minimal clinical data sets for spine-related MSK disorders in primary care and outpatient settings and their utility for improving healthcare quality. Our objective is to undertake a scoping review aiming to identify and map current literature on minimal clinical data sets for measuring and monitoring health status in patients with spine-related MSK disorders in primary and outpatient healthcare settings. METHODS AND ANALYSIS: The 2020 Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews will guide review conduct. The review will consider studies that describe and report on minimal clinical data sets for spine-related MSK disorders designed for primary care and outpatient clinical practice settings. Quantitative and qualitative study designs will be eligible, including consensus-based studies, interventional, observational, feasibility and linguistic validation studies. Studies published in English, German, French, Italian and Spanish will be included, with no limit on date of publication. MEDLINE, CINAHL, Cochrane Library, Index to Chiropractic Literature, MANTIS, ProQuest Dissertations & Theses Global and medRxiv preprint repository will be searched from database inception to 25 July 2021. Two reviewers will independently screen identified titles, abstracts and relevant full-text records, and then extract data using review-specific data extraction forms. Findings will be synthesised and presented as a descriptive summary using PRISMA ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews). ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics review and approval is not required for this scoping review. Our target audience for this review will be clinicians, researchers, patients and other relevant stakeholders involved in the measurement and health status monitoring of patients with spine-related MSK disorders. Results will be shared through peer-reviewed publication and presentations at relevant conferences. PROTOCOL REGISTRATION NUMBER: https://osf.io/fkw5b.
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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 | 0,185 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,017 |
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 ».