Trends in Patient Outcome Scores in Orthopaedic Oncology: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The field of orthopaedic oncology has trailed in defining trends in reported outcome measures (ROMs) over the last decade. Although the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) Score is a well-recognized ROM, new ROMs developed and established in literature have created difficulty in identifying the standard ROM within the field. The aim of our study is to identify trends in the use of ROMs in orthopaedic oncology over time, as well as the frequency and distribution among specific pathologies and orthopaedic journals. Methods: A systematic review was conducted of all original articles reporting on topics relating to orthopaedic oncology in five orthopaedic journals over a ten-year period (2011-2021). The ROM used in all of the articles was recorded, in addition to study date, study design, clinical topic/pathology, and level of evidence. Results: Out of 197 articles reviewed that included at least one clinical outcome rating instrument, the most popular tools used were the MSTS (57%) and the Toronto Extremity Salvage (TESS) Score (12.5%), followed by the 36-Item Short Form (SF-36) Survey (5.11%), and Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) (3.14%). Conclusion: MSTS is consistently the most widely used ROM in orthopaedic oncology. Data from this study reflects that the reporting of ROMs in orthopaedic oncology is also sparse compared to other orthopaedic subspecialties. It is important to note the need for consensus for standardization of measuring outcome, and that the addition of PROMIS may provide clinicians a better perspective of patients’ overall outcome physically and mentally.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».