Predictive factors for reporting adverse events following spinal manipulation in randomized clinical trials – secondary analysis of a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
While spinal manipulative therapy (SMT) is recommended for the treatment of spinal disorders, concerns exist about adverse events associated with the intervention. Adequate reporting of adverse events in clinical trials would allow for more accurate estimations of incidence statistics through meta-analysis. However, it is not currently known if there are factors influencing adverse events reporting following SMT in randomized clinical trials (RCTs). Thus our objective was to investigate predictive factors for the reporting of adverse events in published RCTs involving SMT. The Physiotherapy Evidence Database (PEDro) and Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) were searched for RCTs involving SMT. Domains of interest included: sample size; publication date relative to the 2010 CONSORT statement; risk of bias; the region treated; and number of intervention sessions. 7398 records were identified, of which 368 articles were eligible for inclusion. A total of 140 (38.0%) articles reported on adverse events. Articles were more likely to report on adverse events if they possessed larger sample sizes, were published after the 2010 CONSORT statement, had a low risk of bias and involved multiple intervention sessions. The region treated was not a significant predictor for reporting on adverse events. Predictors for reporting on adverse events included larger sample size, publication after the 2010 CONSORT statement, low risk of bias and trials involving multiple intervention sessions. We recommend that researchers focus on developing robust methodologies and participant follow-up regimens for RCTs involving SMT.
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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 | 0,058 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».