Adopting and Adapting Clinical Practice Guidelines for the Use of Baseline MRI in Acute Spinal Cord Injury in a Developing Country
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal cord injury (SCI) imposes a heavy burden on patients and health systems. Magnetic resonance imaging (MRI) provides a detailed evaluation of the spinal cord and associated soft tissues in a non-invasive manner. Objectives: We aimed to adopt and adapt suitable recommendations and guidelines in Iran for the utilization of MRI in the management of acute SCI patients based on available international guidelines and through a systematic review of literature, followed by guideline development based on the Delphi technique. Methods: After the primary systematic search and review of the literature and guidelines on the use of MRI in the management of acute SCI, all relevant recommendations were retrieved. Desired recommendations were then extracted and presented to our expert panel through the Delphi technique. The final decision for the inclusion or adaptation of recommendations to improve SCI care in the Iranian population was made through expert panel meetings. Results: Our literature search resulted in 769 records. Only three records provided recommendations on the role of MRI in the management of acute SCI, from which a total of six recommendations were extracted. Of these, the two final recommendations were extracted: (I) “Use MRI in adult patients with acute SCI prior to surgical interventions, when feasible, to facilitate clinical decision making,” and (II) “Use MRI in adult patients in the acute period following SCI and before or after surgical interventions (only when fixation is not used) to improve the prediction of neurologic outcomes following acute SCI.” Conclusions: The final recommendations help appropriately use MRI in patients with acute SCI, facilitating the management of these patients and improving their outcomes. This study shows that it is possible for developing countries to indigenize international guidelines, and with minor changes, an appropriate therapeutic framework can be created to improve service delivery.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».