What Does the Evidence Tell Us About Design of Future Treatment Trials for Whiplash-Associated Disorders?
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Reflective critique and recommendation development. OBJECTIVE: To reflect on limitations in past trials and propose recommendations on innovative trial designs and methodologies for whiplash-associated disorders (WAD). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The cost of doing clinical research and risk of retaining an evidence void is an overarching threat to lessening the transition of WAD to chronicity. METHODS: Review trial limitations on neck pain and propose recommendations to amend these. RESULTS: Three innovative trial designs, 20 methodological recommendations, and two knowledge translation (KT) research strategies are proposed. Many of the gaps in our current understanding of neck disorders can be linked to an inadequate research design and implementation. Increased utilization of three design options for evaluating therapies could lead to a more accurate and efficient understanding of the merits of various therapies singly and multimodal. Increased utilization of mixed methods or biological subcomponents may advance our understanding of neck disorders and the resulting disability. There is a need for harmonization and standardization across participant disorder classification; identification and tracking of prognostic factors and adverse events; adequate intervention description and dosing; and outcome selection comparable across studies and across International Classification Framework domains. Reasons for discordant conclusions including subjective elements need to be explored in future trials using qualitative methods. KT research that defines the barriers to implementation of existing knowledge and strategies to reduce the evidence to practice gap is urgently needed. CONCLUSION: Our recommendations suggest an overarching need for adherence to CONSORT guidelines, a consensus taxonomy illuminating neck pain characterization, prognostic indicators, and diagnostic criteria as well as a core set of trial outcomes. Innovative trial design could lead to a more accurate and efficient understanding of the merits of various therapies. As the evidence emerges, studies of KT can inform us how it will impact clinical actions.
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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 | 0,756 | 0,899 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,026 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».