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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,149
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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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