Research priorities for non-pharmacological therapies for common musculoskeletal problems: nationally and internationally agreed recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal problems such as low back pain, neck, knee and shoulder pain are leading causes of disability and activity limitation in adults and are most frequently managed within primary care. There is a clear trend towards large, high quality trials testing the effectiveness of common non-pharmacological interventions for these conditions showing, at best, small to moderate benefits. This paper summarises the main lessons learnt from recent trials of the effectiveness of non-pharmacological therapies for common musculoskeletal conditions in primary care and provides agreed research priorities for future clinical trials. METHODS: Consensus development using nominal group techniques through national (UK) and international workshops. During a national Clinical Trials Thinktank workshop in April 2007 in the UK, a group of 30 senior researchers experienced in clinical trials for musculoskeletal conditions and 2 patient representatives debated the possible explanations for the findings of recent high quality trials of non-pharmacological interventions. Using the qualitative method of nominal group technique, these experts developed and ranked a set of priorities for future research, guided by the evidence from recent trials of treatments for common musculoskeletal problems. The recommendations from the national workshop were presented and further ranked at an international symposium (hosted in Canada) in June 2007. RESULTS: 22 recommended research priorities were developed, of which 12 reached consensus as priorities for future research from the UK workshop. The 12 recommendations were reduced to 7 agreed priorities at the international symposium. These were: to increase the focus on implementation (research into practice); to develop national musculoskeletal research networks in which large trials can be sited and smaller trials supported; to use more innovative trial designs such as those based on stepped care and subgrouping for targeted treatment models; to routinely incorporate health economic analysis into future trials; to include more patient-centred outcome measures; to develop a core set of outcomes for new trials of interventions for musculoskeletal problems; and to focus on studies that advance methodological approaches for clinical trials in this field. CONCLUSION: A set of research priorities for future trials of non-pharmacological therapies for common musculoskeletal conditions has been developed and agreed through national (UK) and international consensus processes. These priorities provide useful direction for researchers and research funders alike and impetus for improvement in the quality and methodology of clinical trials in this field.
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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 | 0,463 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».