Defining and classifying adverse events following joint manipulation and mobilization: An international e-Delphi study and focus groups
Notice bibliographique
Résumé
Spinal and peripheral joint manipulation (MAN) and mobilization (MOB) are widely used for managing musculoskeletal conditions. Although adverse events (AE) have been reported following these interventions, there is no universally accepted definition and classification system. This study aimed to establish an inter-professional and international standardized definition and severity classification for AE following MAN and MOB. This sequential mixed-methods study included an electronic Delphi process (e-Delphi) followed by focus groups. Inter-professional and international expert stakeholders participated in 3 e-Delphi rounds: Round 1 included open-ended questions on participants' working AE definition and severity classification; Round 2, level of agreement with statements generated from Round 1 and a previous scoping review; and Round 3, level of agreement with statements achieving consensus in Round 2. Focus groups explored e-Delphi findings. Consensus was reached for severity categories (i.e., mild, moderate, severe and catastrophic) and on 2 domains to differentiate these categories (i.e., symptom intensity and impact on patient). Consensus was not reached for a standardized AE definition following MAN and MOB. Focus group discussions centered on "unfavourable", "unexpected" and "undesired" terms and differences between "serious" and "catastrophic" severity classification categories. Findings contribute to advancing patient safety and AE knowledge across professions and informing further safety research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,127 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».