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Enregistrement W4407250368 · doi:10.1016/j.jns.2025.123420

Awareness of bone strength in patients with neuromuscular disorders: ERN EURO-NMD clinician survey and European patient survey

2025· article· en· W4407250368 sur OpenAlexaff
Marie Kruse, B.A.S. Olde Dubbelink, Madelon Kroneman, I. de Groot, Sabrina Schlüter, M. de Visser, Teresinha Evangelista, Antimo Moretti, David R. Weber, Leanne M. Ward, Nicol C. Voermans

Notice bibliographique

RevueJournal of the Neurological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Neuromuscular Centre
Mots-clésMedicineSurvey researchPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone strength is reduced In various neuromuscular disorders (NMDs). We aimed to assess the awareness and practice of bone strength management in NDMs among clinicians and patients. We performed two online surveys; among health care providers (HCPs) of the European Reference Network for Neuromuscular Disorders (ERN EURO-NMD) and among patients. The survey among 52 HCPs showed that awareness of potentially impaired bone strength in people with NMDs was reasonable to good: the vast majority of HCPs asked often or almost always about bone fractures during history-taking (81 %). Bone strength was less often assessed: often or almost always at diagnosis (50 %) and at follow-up (58 %). Medical training on this topic was considered poor to very poor in 50 % of HCPs. Prevention and treatment of reduced bone strength was variable and multidisciplinary care was sub-optimal. The survey among 581 patients provided important additional insights. Many patients were followed-up outside ERN EURO-NMD centers and treatment was variable. These parallel surveys provided a broad view on the awareness and management of bone strength in people with NMDs. The findings are expected to increase the appreciation of this important aspect of NMD care, and direct future research foci and care guidelines.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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