Comparison of a validated decision-support tool to a standard of care triage system for knee osteoarthritis assessment: a proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with knee osteoarthritis (OA) in northwestern Ontario are referred by their primary care provider (PCP) to a centralized assessment clinic for evaluation by an advanced practice physiotherapist (APP) to determine if they will require surgical management. However, many patients are found to not require surgical management, resulting in delays for patients who do. A decision-support tool was developed to address this issue and to guide treatment options by determining the need for surgical or nonsurgical approaches. METHODS: We used a proof-of-concept method to assess the use of the decision-support tool in northwestern Ontario. Data from 100 consecutive patients assessed for knee OA management were collected from the Thunder Bay centralized assessment clinic. Two levels of agreement analyses (calculated using Cohen κ statistic) were performed, between the APP assessment decision (surgical or non-surgical) and the decision-support tool recommendation, and between the surgeon's decision (surgical or non-surgical) and the decision-support tool recommendation. RESULTS: = 72) between the decision-support tool recommendation and the surgeon's decision. CONCLUSION: The decision-support tool recommendation showed considerable agreement with the decisions of the APP and surgeon indicating that it could be a valuable tool to guide PCPs caring for patients with knee OA. The applicability of a decision-support tool in northwestern Ontario displayed promising results, but further research is needed to examine the feasibility in a primary care setting.
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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 | 0,075 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».