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Enregistrement W2201056158 · doi:10.3138/ptc.2014-58

Mechanical Low Back Pain: Secular Trend and Intervention Topics of Randomized Controlled Trials

2015· article· en· W2201056158 sur OpenAlexvenueno aff
Greta Castellini, Silvia Gianola, Giuseppe Banfi, Stefanos Bonovas, Lorenzo Moja

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionRandomized controlled trialPhysical therapyRehabilitationLow back painGynecologyAlternative medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the number of published randomized controlled trials (RCTs) focusing on mechanical low back pain (MLBP) rehabilitation, the secular (i.e., long-term) trend, and the distribution of interventions studied. METHODS: All included RCTs were extracted from all Cochrane systematic reviews focusing on rehabilitation therapies for MLBP, and two independent reviewers screened and analyzed the information on interventions. RESULTS: After removal of duplicates, the data set consisted of 196 RCTs published between 1961 and 2010. The number of RCTs published increased consistently over time: 2 trials (1% of the total) were published in 1961-1970, 10 (5%) in 1971-1980, 41 (21%) in 1981-1990, 68 (35%) in 1991-2000, and 75 (38%) in 2001-2010. The intervention of interest in the majority of RCTs was exercise therapy (115/399; 29%), followed by spinal manipulation therapies (60/399; 15%). CONCLUSION: The number of RCTs focusing on MLBP has risen over time; of all interventions studied, exercise therapy has attracted the most research interest.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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