Healthcare Provider Perspectives of Various Signs and Symptoms for Diagnosing Degenerative Cervical Myelopathy: Results of an International, Multidisciplinary Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Diagnosis of degenerative cervical myelopathy (DCM) is frequently delayed. A lack of awareness and standardized screening criteria have been identified as major contributors. The objective of this study was to conduct a survey of international experts to determine the value of various signs and symptoms in diagnosing patients with DCM. This study forms part of a three-step initiative that aims to develop pragmatic screening criteria for DCM. METHODS: An open voluntary English-language Likert scale survey was disseminated among international networks of experts in DCM. Respondents were asked to rank each sign or symptom on a scale of 0 (not important at all) to 10 (extremely important); a mean value of ≥ 6.5 was set a priori as the threshold to consider a feature as having significant diagnostic value. RESULTS: Fifteen symptoms and 12 signs were ranked as having significant diagnostic value. The most highly ranked symptoms are primarily related to abnormalities of the upper limb, hand function, and gait. The top-rated signs included pathological reflexes as well as impairment of motor function, gait, and coordination. Features ranked as significant were largely consistent across professions, levels of experience, and continental regions. DISCUSSION: The integration of expert stakeholder opinion with evidence from existing literature strengthens the clinical framework for identifying key clinical features of DCM. These 27 features will be discussed at an international consensus meeting to establish a standardized clinical screening toolkit that can be used by frontline healthcare professionals to detect patients with DCM.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».