Student Competition (Health Services, Economics and Policy Change) ID 1977283
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective Assistive technologies (AT) span a large range of products from mobility aides such as canes to electronic systems that provide reminders. These technologies are important in facilitating independence, recovery and improved quality of life for individuals with spinal cord injury (SCI). However, clinical and economic outcomes for AT evaluated in the scientific literature is unclear. Thus, the aim of this study is to review the clinical and economic evidence for AT in the SCI population. Design/Methods Scientific literature databases including EMBASE, MEDLINE and CINAHL will be searched using terms identified in collaboration with a Medical Librarian. In the first stage, the titles and abstracts of clinical studies and economic analyses of AT focused in SCI will be screened by two reviewers. This will be followed by a second stage full-text screening for inclusion in the review by the same reviewers. The types of ATs evaluated will be identified along with the outcomes measured. Where applicable, study results will be presented using summary statistics. Results Work is currently underway to identify the citations. Two reviewers will then screen the titles and abstracts. It is anticipated that a large majority of the citations will be screened out with a small number of studies remaining. Most studies are also expected to be for the clinical evaluation of AT with variable outcomes. Conclusions The results of this scoping review will provide valuable insight on the types of AT where clinical and economic evidence is available and identify where the current research gaps are.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,697 | 0,247 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».