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Enregistrement W4312195853 · doi:10.1016/j.spinee.2022.12.001

A critical appraisal of clinical practice guidelines for management of four common complications after spinal cord injury

2022· review· en· W4312195853 sur OpenAlexaff
Ruiyuan Zheng, Bin Guan, Yuxuan Fan, Runhan Fu, Liang Yao, Wei Wang, Guoyu Li, Lingxiao Chen, Hengxing Zhou, Shiqing Feng

Notice bibliographique

RevueThe Spine Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineMEDLINESpinal cord injuryIntensive care medicineCritical appraisalQuality of evidenceSystematic reviewCochrane LibraryEvidence-based medicinePhysical therapySurgeryAlternative medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND CONTEXT: Complications such as pressure sores, pulmonary infection, urinary tract infection (UTI), and venous thromboembolism (VTE) are common after spinal cord injury (SCI). These have serious consequences for patients' physical, social, and vocational well-being. Several authoritative organizations have developed guidelines for managing these complications after SCI. PURPOSE: We aim to systematically review and appraise guidelines on the management of four common complications (pressure sores, pulmonary infection, UTI, and VTE) after SCI as well as to summarize relevant recommendations and assess the quality of their supporting evidence. DESIGN: Systematic review. METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane, and Web of Science, as well as guideline-specific databases (eg, National Guideline Clearinghouse) and Google Scholar, from January 2000 to January 2022. We included the most updated guidelines developed by specific authoritative organizations. We evaluated the included guidelines using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation 2nd edition instrument, which measures six domains (eg, applicability). Recommendations extracted from guidelines were categorized as for, against, or neither for nor against. An evidence assessment was adopted to classify the quality of supporting evidence as poor, fair, or good. RESULTS: Eleven guidelines from 2005 to 2020 were included, all of which, among the six domains, scored lowest in the domain of applicability. For pressure sores, guidelines recommended for skin inspection, repositioning, and the use of pressure reduction equipment as preventive measures and dressings, debridement, and surgery as treatment measures. For pulmonary infection, guidelines recommended for physical (eg, the use of an insufflation-exsufflation device) and pharmacological measures (eg, the use of bronchodilators). For UTI, guidelines recommended for antibiotics as a treatment measure but recommended against cranberries, methenamine salts, and acidification or alkalinization agents as preventive measures. For VTE prophylaxis, five guidelines recommended for low molecular weight heparin (LMWH). Three guidelines recommended against unfractionated heparin, whereas one guideline recommended for it. Most of the supporting evidence was of poor quality (130/139), and the rest was of fair quality (9/139). CONCLUSIONS: For pressure sores, pulmonary infection, and UTI, evidence of poor to fair quality indicated consistent recommendations for prevention and treatment measures. For VTE, LMWH was consistently recommended, whereas recommendations on the use of unfractionated heparin were controversial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,158
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,497
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1580,497
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,013
Bibliométrie0,0430,025
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,537
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,149 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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