A critical appraisal of clinical practice guidelines for diagnostic imaging in the spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND CONTEXT: Spinal cord injury (SCI) is a serious health problem which carries a heavy economic burden. Imaging technologies play an important role in the diagnosis of SCI. Although several organizations have developed guidelines for diagnostic imaging of SCI, their quality has not yet been systematically assessed. PURPOSE: We aim to conduct a systematic review to appraise SCI guidelines and summarize their recommendations for diagnostic imaging of SCI. STUDY DESIGN: Systematic review. METHODS: We searched Embase, Medline, Web of Science, Cochrane, some guideline-specific databases (eg, Scottish Intercollegiate Guidelines Network) and Google Scholar from January 2000 to January 2022. We included guidelines developed by nationally recognized organizations. If multiple versions could be obtained, we included the latest one. We appraised included guidelines using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation, 2nd edition instrument which contains six domains (eg, scope and purpose). We also extracted recommendations and assessed their supporting evidence using levels of evidence (LOE). The evidence was categorized as A (the best quality), B, C, and D (the worst quality). RESULTS: Seven guidelines (2008-2020) were included. They all received the lowest scores in the domain of applicability. All guidelines (7/7, 100%) recommended magnetic resonance imaging (MRI) in patients with SCI or SCI without radiographic abnormality (SCIWORA). A total of 12 recommendations involving patient age (eg, adult and child patients), timing of MRI (eg, as soon as possible and in the acute period), symptoms indicated for MRI (eg, a stiff spine and midline tenderness, suspected disc and posterior ligamentous complex injury, and neurological deficit), and types of MRI (eg, T2-weighted imaging and diffusion tensor imaging) were extracted. Among them, the LOE was C in nine (75%) recommendations and D in three (25%) recommendations. CONCLUSIONS: Seven guidelines were included in the present systematic review, and all of them showed the worst applicability scores in the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation, 2nd edition instrument. They all weakly recommended MRI for patients with suspected SCI or SCIWORA based on a low LOE.
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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 | 0,029 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».