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Enregistrement W4416773828 · doi:10.1136/bmjsem-2025-002983

Traumatic knee injury healthcare pathways and outcomes: the Australian Knee Injury Inception Cohort Study (KIICS) protocol

2025· article· en· W4416773828 sur OpenAlexfundno aff
Marc-Olivier Dubé, Kay M. Crossley, Andrea M Bruder, Brooke Patterson, Sean Kaplan, M. Haberfield, Christian J. Barton, Stephanie R. Filbay, Michelle M. Dowsey, Sean Docking, Joshua R Zadro, Ilana N. Ackerman, Joanna Kvist, Evangelos Pappas, Tenille Moselen, Adam G Culvenor

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReferralHealth careRehabilitationCohortCohort studyClinical pathwayKnee painProtocol (science)Occupational safety and health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,011

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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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