P.039 Development of a checklist for treating adults with Myotonic Dystrophy Type 1: a neuromuscular disease network for Canada (NMD4C) Knowledge Translation Tool
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Neuromuscular Disease Network for Canada (NMD4C) aims to improve the care of Canadians with neuromuscular diseases. It has identified a need to support clinicians in implementing clinical guidelines with the use of checklists for initial evaluation and clinical follow-ups. The objective of the study was to develop a pragmatic management checklist to support clinical guidelines for diagnosis and follow-up of myotonic dystrophy type 1 (DM1). Methods: A practice-based DM1 checklist will be reviewed by a panel of 35 experts using an online survey. The survey has been drafted using the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation tool for assessing Recommendation Excellence (AGREE-REX). The experts will rate: (1) the quality of each checklist recommendation, and (2) the applicability of each recommendation based on their clinical setting. Scores will be compiled and discussed among experts to achieve consensus. Results: The compiled checklist items were organized into three sections: (1) initial evaluation, (2) follow-up visit and (3) general treatment recommendations. Feedback from experts across Canada, results on feasibility, and a finalized checklist will be presented. Conclusions: The development of a feasible treatment checklist is a useful KT tool that DM1 experts across Canada could apply in their own clinical settings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».