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Enregistrement W4407200152 · doi:10.5435/jaaosglobal-d-24-00264

An Examination of Screening Practices for Developmental Dysplasia of the Hip Across Sri Lankan Medical Specialties

2025· article· en· W4407200152 sur OpenAlexaff
D. De Silva, Dimuthu Chrishantha Tennekoon, Shaman Rajindrajith, A.C.D. Rajapaksha, Alaric Aroojis, Kishore Mulpuri, Emily K. Schaeffer, Sunil Ranjith Wijayasinghe

Notice bibliographique

RevueJAAOS Global Research and Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSri lankaSpecialtyMedicineContext (archaeology)Health careFamily medicineNursingPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sri Lanka has no formal care pathway to assess for developmental dysplasia of the hip (DDH), which may lead to later diagnosis, more invasive treatments, and long-term adverse health outcomes. With the goal of developing a care pathway for DDH in Sri Lanka, we first surveyed relevant medical specialties regarding their experience with DDH screening, diagnosis, and treatment to understand current screening and diagnosis practices. METHODOLOGY: A panel composed of four members affiliated with three Sri Lankan organizations collaborated with our team of researchers to inform the development of three specialty specific surveys. We distributed the surveys electronically to radiologists, pediatricians, neonatologists, and orthopedic surgeons. RESULTS: From the surveys, we gained an understanding of the present screening procedures. We identified potential areas to improve screening and diagnosis, including investigating the reliability of ultrasound (US) imaging reports and providing guidance on conducting appropriate referrals. DISCUSSION: These results will help inform the development of a DDH care pathway specific to the local context and needs in Sri Lanka. CONCLUSION: Care pathway development must be mindful of resource availability and strive to increase awareness of best care practices among healthcare practitioners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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