Inventory of Patient-Reported Outcome Measures Used in the Non-Operative Care of Scoliosis: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear which patient-reported outcome measures (PROMs) can assess non-operative care for scoliosis. Most existing tools aim to assess the effects of surgery. This scoping review aimed to inventory the PROMs used to assess non-operative scoliosis treatment by population and languages. We searched Medline (OVID) as per COSMIN guidelines. Studies were included if patients were diagnosed with idiopathic scoliosis or adult degenerative scoliosis and used PROMs. Studies without quantitative data or reporting on fewer than 10 participants were excluded. Nine reviewers extracted the PROMs used, the population(s), language(s), and study setting(s). We screened 3724 titles and abstracts. Of these, the full texts of 900 articles were assessed. Data were extracted from 488 studies, in which 145 PROMs were identified across 22 languages and 5 populations (Adolescent Idiopathic Scoliosis, Adult Degenerative Scoliosis, Adult Idiopathic Scoliosis, Adult Spine Deformity, and an Unclear category). Overall, the most used PROMs were the Oswestry Disability Index (ODI, 37.3%), Scoliosis Research Society-22 (SRS-22, 34.8%), and the Short Form-36 (SF-36, 20.1%), but the frequency varied by population. It is now necessary to determine the PROMs that demonstrate the best measurement properties in the non-operative treatment of scoliosis to include in a core set of outcomes.
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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 | 0,060 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».