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Enregistrement W4401020923 · doi:10.1016/j.jisako.2024.07.005

Return to activity is a multi-faceted variable, not a discrete yes-no

2024· article· en· W4401020923 sur OpenAlexaff
Julie Agel, Jessica Schisel, Edward J. Harvey, Todd Rockwood

Notice bibliographique

RevueJournal of ISAKOS Joint Disorders & Orthopaedic Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesInternational Society of Arthroscopy, Knee Surgery and Orthopaedic Sports Medicine
Mots-clésVariable (mathematics)BusinessComputer scienceEconometricsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To develop a patient-reported outcome that allows for tracking of return to activity after injury. By acknowledging that return to activity is not a discrete Yes/No question where participants return to their baseline activity may be unrelated to their treatment a more comprehensive understanding and measurement of the outcome of treatment after injury as it relates to activity participation was developed and evaluated. METHODS: Item development and evaluation were undertaken with the final version tested in an ongoing observational clinical trial. Descriptive statistics and test-re-test analysis using intra-class correlation and percent agreement were used. RESULTS: A 5-item set of questions was identified that assess return to activity from a multi-faceted perspective. The final 5 items record preferred activity, days and hours per week of participation, impact of change in participation in activity, degree of limitation in participation and if it is related to injury or external factors. Over 30% of the population reported that their participation in their preferred activity was no longer active and not related to their injury but other factors demonstrating the importance of documenting more than one variable. CONCLUSION: The Minnesota Activity Scale provides standardized questions to comprehensively assess return to activity as a marker of treatment effectiveness. LEVEL OF EVIDENCE: V.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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