Moving rehabilitation research forward: Developing consensus statements for rehabilitation and recovery research
Notice bibliographique
Résumé
Stroke recovery is the next frontier in stroke medicine. While growth in rehabilitation and recovery research is exponential, a number of barriers hamper our ability to rapidly progress the field. Standardized terminology is absent in both animal and human research, methods are poorly described, recovery biomarkers are not well defined, and we lack consistent timeframes or measures to examine outcomes. Agreed methods and conventions for developing, monitoring, evaluating and reporting interventions directed at improving recovery are lacking, and current approaches are often not underpinned by biology. We urgently need to better understand the biology of recovery and its time course in both animals and humans to translate evidence from basic science into clinical trials. A new international partnership of stroke recovery and rehabilitation experts has committed to advancing the research agenda. In May 2016, the first Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable will be held, with the aim of achieving an agreed approach to the development, conduct and reporting of research. A range of methods will be used to achieve consensus in four priority areas: pre-clinical recovery research; biomarkers of recovery; intervention development, monitoring and reporting; and measurement in clinical trials. We hope to foster a global network of researchers committed to advancing this exciting field. Recovery from stroke is challenging for many survivors. They deserve effective treatments underpinned by our evolving understanding of brain recovery and human behaviour. Working together, we can develop game-changing interventions to improve recovery and quality of life in those living with stroke.
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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 | 0,703 | 0,752 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,034 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,029 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».