Clinical Practice Guideline Recommendations in Pediatric Orthopaedic Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lack of adherence to recommendations on pediatric orthopaedic injury care may be driven by lack of knowledge of clinical practice guidelines (CPGs), heterogeneity in recommendations or concerns about their quality. We aimed to identify CPGs for pediatric orthopaedic injury care, appraise their quality, and synthesize the quality of evidence and the strength of associated recommendations. METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane CENTRAL, Web of Science and websites of clinical organizations. CPGs including at least one recommendation targeting pediatric orthopaedic injury populations on any diagnostic or therapeutic intervention developed in the last 15 years were eligible. Pairs of reviewers independently extracted data and evaluated CPG quality using the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation (AGREE) II tool. We synthesized recommendations from high-quality CPGs using a recommendations matrix based on the GRADE Evidence-to-Decision framework. RESULTS: We included 13 eligible CPGs, of which 7 were rated high quality. Lack of stakeholder involvement and applicability (i.e., implementation strategies) were identified as weaknesses. We extracted 53 recommendations of which 19 were based on moderate or high-quality evidence. CONCLUSIONS: We provide a synthesis of recommendations from high-quality CPGs that can be used by clinicians to guide treatment decisions. Future CPGs should aim to use a partnership approach with all key stakeholders and provide strategies to facilitate implementation. This study also highlights the need for more rigorous research on pediatric orthopaedic trauma. LEVEL OF EVIDENCE: Level II-therapeutic study.
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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 | 0,034 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».