The Use of Expertise-Based Randomized Controlled Trials to Assess Spinal Manipulation and Acupuncture for Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Systematic review. Objective. To assess current use of expertise-based randomization in trials of acupuncture or spinal manipulation for low back pain. Summary of Background Data. The randomized clinical trial is often referred to as the gold standard for providing evidence to guide therapeutic decisions. Random allocation of participants to intervention and control groups theoretically should balance these groups for both known and unknown prognostic factors; however, when randomizing patients to competing interventions in which the clinician's skill is a central aspect of the intervention, (e.g., surgery, chiropractic, rehabilitation) a differential expertise bias may exist if a majority of clinicians participating have greater expertise in 1 of the 2 interventions under evaluation. Randomizing patients to therapists experienced in the interventions under investigation can overcome this bias. Methods. We systematically identified relevant randomized controlled trials published up to December 2005. Two independent reviewers extracted data in duplicate using a standardized form. Results. Of 12 eligible trials, none made use of an expertise-based randomized trial design. Conclusion. Investigators designing acupuncture or spinal manipulation trials in which 2 or more active therapies are compared should consider expertise-based randomization to increase the validity and feasibility of their efforts. Expertise-based randomization may decrease bias in nonpharmacological RCTs. We conducted a systematic review of RCTs exploring the efficacy of acupuncture or spinal manipulation for low back pain to investigate the use of expertise-based design. Twelve RCTs were identified that compared competing therapist-administered therapies; none made use of expertise-based randomization.
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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 | 0,305 | 0,584 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».