OGSA-PROMs-2023, a collection of musculoskeletal disorders' public open datasets of patient-reported outcome measures (PROMs)
Notice bibliographique
Résumé
The datasets in this archive are three patient-reported outcome measure (PROM) musculoskeletal disorders' registry datasets, derived from the knee, hip and spine pathology registries developed and managed since 2018 at the IRCCS Ospedale Galeazzi--Sant'Ambrogio (OGSA) hospital, located in Milan (Italy, EU), one of the major orthopedics research hospitals within the European Union. The three datasets describe around 15 thousand surgical events, corresponding to more than 13 thousand unique patients whose health and quality of life has been monitored across a period of more than years, starting from the preoperatory stage, through a variety of general and pathology-specific PROM' questionnaires. Each record in the datasets represent a surgical event, and a single patient can be associated with multiple surgical events: the complete surgical history of a patient can be reconstructed by matching on the uid column. The datasets contain three main different types of data, collected at different times during the patient surgical and rehabilitation journey and through different acquisition modalities: Clinical and demographical data; Surgical event data; PROM data, including both individual PROM questionnaire items as well as calculated PROM scores. PROM data are collected at pre-operatory time as well as at different follow-ups, namely 3, 6, 12, 24, 60 months after surgery. The data have been pseudo-anonymized by removing potentially identifying fields, including all text fields (except for the operator name, which has been hashed using SHAKE-128).
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 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 | 0,008 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,013 |
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 ».