Consideration Of Chronic Pain In Trials To Promote Physical Activity For Diabetes: A Systematic Review Of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain has been estimated to affect 60% of patients with diabetes and is strongly associated with reduced activity tolerance. We systematically reviewed randomized controlled trials (RCTs) that explored interventions to improve physical activity among patients with diabetes to establish whether co-morbid chronic pain was captured at baseline or explored as an effect modifier and if trials reported a component designed to target chronic pain. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We searched CINAHL, Cochrane Central Registry of Controlled Trials, EMBASE, ERIC, MEDLINE, SPORTDiscus and PsycInfo from inception of each database to March 2012 for RCTs that enrolled patients with diabetes and randomly assigned them to an intervention designed to promote physical activity. Two reviewers independently selected trials and abstracted data. We identified 136 trials meeting our inclusion criteria, only one of which that reported capturing chronic pain measures at baseline. No trial reported on specific interventions to address chronic pain as a competing demand, or as an effect modifier. CONCLUSION/SIGNIFICANCE: Only 1 trial identified that aimed to promote physical activity among patients with diabetes reported that co-morbid chronic pain was captured at baseline. No trials reported exploring chronic pain as an effect modifier or targeting it as part of its intervention.
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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 | 0,116 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».