Traumatic knee injury healthcare pathways and outcomes: the Australian Knee Injury Inception Cohort Study (KIICS) protocol
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making for the optimal management of traumatic knee injuries can be challenging. Clinical trials reveal only small differences between surgical and non-surgical approaches, while patient and clinician biases, as well as healthcare access issues, may also influence management. Little is known about the real-world healthcare pathways for patients with a knee injury, as well as the person- and/or healthcare-related factors that influence management strategies and outcomes. The Australian Knee Injury Inception Cohort Study (KIICS) aims to: (1) describe healthcare pathways following acute knee injury (including the timing and type of healthcare consultations); (2) identify patient- and/or healthcare-related predictors of management strategy (ie, surgical vs non-surgical); and (3) examine the long-term outcome of different injury types, healthcare pathways and management strategies. KIICS is a nationwide prospective longitudinal inception cohort study recruiting Australians who have sustained an acute knee injury within the previous 6 months that disrupted daily activities or sports and led to a healthcare consultation. Participants will complete online questionnaires at enrolment and at 6 months, 1, 2, 5 and 10 years post-injury. The data to be collected will include sociodemographic characteristics, knee injury history, the sequence of healthcare consultations and referral patterns, and management strategies (ie, surgical vs non-surgical). Patient-reported outcomes will include knee pain and instability, knee-related quality of life, patient-acceptable symptom state, health-related quality of life, mental health, fear of reinjury, return-to-sport status and activity level. Detailed statistical analysis plans will be developed to address the study's key research questions, informing clinical practice, shared decision-making and healthcare policy.
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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 | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,011 |
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 ».