The Evolution of Stroke Rehabilitation Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the interest of prioritizing resources and providing future direction for researchers, a complete overview of the landscape of stroke rehabilitation literature was conducted. AIM: We aimed to examine the evolution of stroke rehabilitation randomized controlled trials, with respect to number, sample size, and methodological quality between 1970 and September 2012. METHODS: Using the Evidence-Based Review of Stroke Rehabilitation (http://www.ebrsr.com), all randomized controlled trials related to stroke rehabilitation interventions were eligible for inclusion and were divided into five groups based on the primary outcome (i.e., motor, cognitive, medical complications, psychosocial, and 'other'). RESULTS: One thousand sixty-three randomized controlled trials met inclusion criteria, with motor studies accounting for 58·8% of the total. The total number of randomized controlled trials grew between 1970 and 2012, with 35·2% of all the studies published in the last five-years. Motor randomized controlled trials had the smallest median sample size compared with cognitive (P < 0·018), medical complications (P < 0·001), psychosocial (P < 0·001), and 'other' (P < 0·001) randomized controlled trials. Between 1973 and 1977 and 2008 and 2012, there was no statistically significant increase in median sample sizes (P = 0·845). Psychosocial randomized controlled trials had higher median Physiotherapy Evidence Database scores when compared with motor (P = 0·002), cognitive (P = 0·035), and 'other' randomized controlled trials (P = 0·036), but not medical complication randomized controlled trials (P = 0·591). Over time, median Physiotherapy Evidence Database scores for all randomized controlled trials significantly increased from 5 (interquartile range 0·5) in 1973-1977 to 7 (interquartile range 3) in 2008-2012 (P = 0·008). CONCLUSIONS: Randomized controlled trials in stroke rehabilitation have increased over the past four decades, with an associated increase in methodological quality, but not sample size.
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 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 | 0,647 | 0,842 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».