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Enregistrement W4415113416 · doi:10.1097/oi9.0000000000000437

Musculoskeletal trauma rehabilitation: a global comparison

2025· article· en· W4415113416 sur OpenAlexaff
Brian Bernstein, Douglas W. Lundy, Theodore Miclau, Zsolt J. Balogh, Shimpei Kitada, Ross Leighton, Guy Putzeys, Luis G. Padilla-Rojas, Inger B. Schipper, Linda Vallejo, Jonathan Tamayo-Cosio, Darío Esaú Garín Zertuche, José Octavio Soarez Hungria, Jaime A. Leal Camacho, Marcelo Tadeu Caiero, Horacio Tabares Neyra, Vincenzo Giordano, Hans‐Christoph Pape

Notice bibliographique

RevueOTA International The Open Access Journal of Orthopaedic Trauma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMultidisciplinary approachQuality (philosophy)Function (biology)Health careGlobal healthBurden of disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation after musculoskeletal trauma is globally acknowledged as essential for restoring function and improving quality of life; however, significant variation exists in rehabilitation frameworks and services worldwide. Although certain principles-such as early intervention, structured care pathways, and multidisciplinary approaches-are universally recognized as important determinants of outcomes in trauma patients, their implementation and effectiveness vary considerably due to differences in health care infrastructure, economic resources, policy frameworks, and cultural contexts. Drawing on comparative analyses of rehabilitation frameworks across regions, including North America, Latin America, Europe, Asia-Pacific, and Africa, this paper identifies structural variations, systemic challenges, and innovations that can inform global rehabilitation efforts. Strategic international collaboration focusing on shared learning, standardized protocols, technology integration, and targeted investments is key to creating equitable and sustainable rehabilitation models, especially in resource-limited settings and aging populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,413 · 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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