Importance of Prospective Registries and Clinical Research Networks in the Evolution of Spinal Cord Injury Care
Notice bibliographique
Résumé
Only 100 years ago, traumatic spinal cord injury (SCI) was commonly lethal. Today, most people who sustain SCI survive with continual efforts to improve their quality of life and neurological outcomes. SCI epidemiology is changing as preventative interventions reduce injuries in younger individuals, and there is an increased incidence of incomplete injuries in aging populations. Early treatment has become more intensive with decompressive surgery and proactive interventions to improve spinal cord perfusion. Accurate data, including specialized outcome measures, are crucial to understanding the impact of epidemiological and treatment trends. Dedicated SCI clinical research and data networks and registries have been established in the United States, Canada, Europe, and several other countries. We review four registry networks: the North American Clinical Trials Network (NACTN) SCI Registry, the National Spinal Cord Injury Model Systems (SCIMS) Database, the Rick Hansen SCI Registry (RHSCIR), and the European Multi-Center Study about Spinal Cord Injury (EMSCI). We compare the registries' focuses, data platforms, advanced analytics use, and impacts. We also describe how registries' data can be combined with electronic health records (EHRs) or shared using federated analysis to protect registrants' identities. These registries have identified changes in epidemiology, recovery patterns, complication incidence, and the impact of practice changes such as early decompression. They've also revealed latent disease-modifying factors, helped develop clinical trial stratification models, and served as matched control groups in clinical trials. Advancing SCI clinical science for personalized medicine requires advanced analytical techniques, including machine learning, counterfactual analysis, and the creation of digital twins. Registries and other data sources help drive innovation in SCI clinical science.
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 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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».