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Enregistrement W4406877146 · doi:10.1177/21925682251314497

Frontline Voice: AO Spine Member Survey Regarding Spine Oncology Knowledge Generation and Translation Needs

2025· article· en· W4406877146 sur OpenAlexaff
Matthew L. Goodwin, Janneke I. Loomans, Ori Barzilai, Nicolas Dea, Alessandro Gasbarrini, Áron Lazáry, Cordula Netzer, Jeremy Reynolds, Laurence D. Rhines, Arjun Sahgal, Jorrit‐Jan Verlaan, Charles G. Fisher, Ilya Laufer, on behalf of AO Spine Knowledge Forum Tumor

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreVancouver Spine Surgery Institute
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineSPINE (molecular biology)Knowledge translationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationFamily medicineBioinformaticsKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Designcross-sectional survey.ObjectivesTo evaluate AO Spine members' practices and comfort in managing metastatic and primary spine tumors, explore the use of decision-support and patient assessment tools, and identify knowledge gaps and future needs in spine oncology.MethodsAn online survey was distributed to AO Spine members to query comfort levels with key decisions in spinal oncology management, utilization of decision frameworks and spine oncology-specific instruments, and educational material preferences.ResultsResponses were obtained from 381 members across 82 countries. Most respondents were orthopedic spine surgeons (62%) or neurosurgeons (36%), with 42% performing 100-200 spine surgeries per year. Extradural primary and metastatic tumors were managed by 84% and 95% of respondents, respectively, with survival and frailty assessment tools used for both. While most surgeons felt comfortable determining when emergency surgery was needed (81% for primary and 82% for metastatic tumors), nuanced decisions about surgical timing were more challenging. Surgeons also noted challenges in tailoring the oncologic surgical plan to what the patient could safely tolerate. There was a strong desire for guidelines on tumor-related spinal pain (85%), treatment timing (85%), stabilization (85%), and glucocorticoid use for symptomatic extradural metastatic tumors (77%). Interest was high for classification systems for spine tumor pain (65%) and stabilization decisions (80%).ConclusionsAdditional support is needed in decision-making regarding surgical timing, patient selection, and tailoring treatment invasiveness to life expectancy and frailty. Surgeons seek further guidance to prevent neurologic deterioration and optimize recovery. Guidelines and classification systems were highly coveted for daily practice.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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