MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2077160103 · doi:10.1310/31pk-d1j8-1fbn-0k3k

Quality of the Stroke Rehabilitation Research

2003· article· en· W2077160103 sur OpenAlexaff
Sanjit K. Bhogal, Robert Teasell, Norine Foley, Mark Speechley

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensWestern UniversitySt Joseph's Health CareParkwood Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationBlindingStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineQuality (philosophy)PsychologyRandomized controlled trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Stroke Rehabilitation Evidence-Based Review revealed a wide range of quality scores across primary studies. The aim of this section is to determine what differences there are across studies and to provide a detailed examination of methodological issues in the stroke rehabilitation literature. Methodology of each article was assessed using the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) quality scale. Mean PEDro scores and percentage of studies meeting individual PEDro criteria were determined for all studies, for therapy-based studies only, and for drug-based studies only. It was noted that the stroke rehabilitation literature lacked rigor in the area of concealed allocation, blinding of the assessor, and intention-to-treat analysis. Investigation of the methodological quality of stroke rehabilitation literature emphasizes the need for improved treatment protocols, taking into account previous deficits, during research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTopics in Stroke RehabilitationMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207