Rationale for Intervention and Dose Is Lacking in Stroke Recovery Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ineffectiveness of most complex stroke recovery trials may be explained by inadequate intervention design. The primary aim of this review was to explore the rationales given for interventions and dose in stroke rehabilitation randomised controlled trials (RCTs). METHODS: We searched the Cochrane Stroke Group library for RCTs that met the following criteria: (1) training based intervention; (2) >50% participants who were stroke survivors; (3) full peer-reviewed text; (4) English language. We extracted data on 16 quality items covering intervention dose (n= 3), trial design (n= 10), and risk of bias (n= 3) and 18 items related to trial method. Logistic regression analyses were performed to determine whether (1) reporting of trial quality items changed over time; (2) reporting of quality items was associated with the likelihood of a positive trial, adjusted for sample size and number of outcomes. RESULTS: 27 Cochrane reviews were included, containing 9,044 participants from 194 trials. Publication dates were 1979 to 2013, sample size was median 32 (IQR 20,58), and primary outcome was reported in 49 trials (25%). The median total quality score was 4 (IQR 3,6) and improved significantly each year (OR 1.12, 95% CI 1.07, 1.16, p<0.001). Total quality score was not associated with likelihood of a positive trial, but trials containing a biological rationale for the intervention were more likely to find a difference in patient outcome (OR 2.18, 95% CI 1.14, 4.19, p=0.02). CONCLUSION: To develop breakthrough treatments we need to build the rationale for research interventions and testing of intervention dosage. This will be achieved through a collective research agenda to understand the mechanistic principles that drive recovery and identification of clearer targets for clinical trials.
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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 | 0,447 | 0,747 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| 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 ».