A desirability of outcome ranking (DOOR) for periprosthetic joint infection – a Delphi analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: Treatment outcomes in studies on prosthetic joint infection are generally assessed using a dichotomous outcome relating to treatment success or failure. These outcome measures neither include patient-centred outcome measures including joint function and quality of life, nor do they account for adverse effects of treatment. A desirability of outcome ranking (DOOR) measure can include these factors and has previously been proposed and validated for other serious infections. We aimed to develop a novel DOOR for prosthetic joint infections (PJIs). Methods: The Delphi method was used to develop a DOOR for PJI research. An international working group of 18 clinicians (orthopaedic surgeons and infectious disease specialists) completed the Delphi process. The final DOOR comprised the dimensions established to be most important by consensus with >75 % of participant agreement. Results: The consensus DOOR comprised four main dimensions. The primary dimension was patient-reported joint function. The secondary dimensions were infection cure and mortality. The final dimension of quality of life was selected as a tie-breaker. Discussion: A desirability of outcome ranking for periprosthetic joint infection has been proposed. It focuses on patient-centric outcome measures of joint function, cure and quality of life. This DOOR provides a multidimensional assessment to comprehensively rank outcomes when comparing treatments for prosthetic joint infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».