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Enregistrement W4416286841 · doi:10.1371/journal.pone.0334151

Defining and classifying adverse events following joint manipulation and mobilization: An international e-Delphi study and focus groups

2025· article· en· W4416286841 sur OpenAlexaff
Martha Funabashi, Lindsay M. Gorrell, Katherine A. Pohlman, Andrea Bergna, Nicola R Heneghan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupDelphi methodAdverse effectDelphiInternational Classification of Functioning, Disability and HealthManual therapyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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