Systematic review and network meta-analysis of interventions for fibromyalgia: a protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fibromyalgia is associated with substantial socioeconomic loss and, despite considerable research including numerous randomized controlled trials (RCTs) and systematic reviews, there exists uncertainty regarding what treatments are effective. No review has evaluated all interventional studies for fibromyalgia, which limits attempts to make inferences regarding the relative effectiveness of treatments. METHODS/DESIGN: We will conduct a network meta-analysis of all RCTs evaluating therapies for fibromyalgia to determine which therapies show evidence of effectiveness, and the relative effectiveness of these treatments. We will acquire eligible studies through a systematic search of CINAHL, EMBASE, MEDLINE, AMED, HealthSTAR, PsychINFO, PapersFirst, ProceedingsFirst, and the Cochrane Central Registry of Controlled Trials. Eligible studies will randomly allocate patients presenting with fibromyalgia or a related condition to an intervention or a control. Teams of reviewers will, independently and in duplicate, screen titles and abstracts and complete full text reviews to determine eligibility, and subsequently perform data abstraction and assess risk of bias of eligible trials. We will conduct meta-analyses to establish the effect of all reported therapies on patient-important outcomes when possible. To assess relative effects of treatments, we will construct a random effects model within the Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methods. DISCUSSION: Our review will be the first to evaluate all treatments for fibromyalgia, provide relative effectiveness of treatments, and prioritize patient-important outcomes with a focus on functional gains. Our review will facilitate evidence-based management of patients with fibromyalgia, identify key areas for future research, and provide a framework for conducting large systematic reviews involving indirect comparisons.
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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 | 0,082 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,013 |
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 ».