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Enregistrement W4389141994 · doi:10.1080/09638288.2023.2284223

Reducing endocrine metabolic disease risk in adults with chronic spinal cord injury: strategic activities conducted by the Ontario-Quebec RIISC team

2023· review· en· W4389141994 sur OpenAlexaffabout
B. Catharine Craven, Wagner Souza Silva, Susan Jaglal, Jenna C. Gibbs, Matheus Joner Wiest, Shane N. Sweet, Peter Athanasopoulos, Marie‐Ève Lamontagne, Lynn Boag, Eleni Patsakos, Dalton L. Wolfe, Audrey L. Hicks, Désirée B. Maltais, Krista L. Best, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcMaster UniversityParkwood InstituteCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of GuelphQuebec Rehabilitation Research NetworkUniversité LavalMcGill UniversitySpinal Cord Injury OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionRehabilitationDiseasePhysical therapyHealth careSpinal cord injuryGerontologyIntensive care medicinePsychiatrySpinal cordInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: ommunity (RIISC) team aimed to develop and evaluate innovative rehabilitation interventions to identify endocrine metabolic disease (EMD) risk, intending to reduce the frequency and severity of EMD related morbidity and mortality among adults living with chronic spinal cord injury or disease (SCI/D). MATERIALS AND METHODS: An interprovincial team from Ontario and Quebec reviewed available EMD literature and evidence syntheses and completed an inventory of health services, policies and practices in SCI/D care. The review outcomes were combined with expert opinion to create an EMD risk model to inform health service transformation. RESULTS: EMD risk and mortality are highly prevalent among adults with chronic SCI/D. In stark contrast, few rehabilitation interventions target EMD outcomes. The modelled solution proposes: 1) abandoning single-disease paradigms and examining a holistic perspective of the individual's EMD risk, and 2) developing and disseminating practice-based research approaches in outpatient community settings. CONCLUSIONS: RIISC model adoption could accelerate EMD care optimization, and ultimately inform the design of large-scale longitudinal pragmatic trials likely to improve health outcomes. Linking the RIISC team activities to economic evaluations and policy deliverables will strengthen the relevance and impact among policymakers, health care providers and patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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