Safety and efficacy of recovery-promoting drugs for motor function after stroke: A systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the efficacy and safety of drug interventions to promote motor recovery post-stroke. DATA SOURCES: CENTRAL, CINAHL, Embase, MEDLINE, SCOPUS and Web of Science. STUDY SELECTION: Published human randomized controlled trials in which the primary intervention was a drug administered to promote motor recovery post-stroke, vs placebo. DATA EXTRACTION: Standardized pro forma used to extract safety and efficacy data; Cochrane Collaboration risk of bias assessment tool performed to assess risk of bias. DATA SYNTHESIS: Fifty randomized controlled trials from 4,779 citations were included. An overall trend of high risk of attrition (n = 27) and reporting bias (n = 36) was observed. Twenty-eight different drug interventions were investigated, 18 of which demonstrated statistically significant results favouring increased motor recovery compared with control intervention. Forty-four studies measured safety; no major safety concerns were reported. CONCLUSION: Candidate drug interventions promoting motor recovery post-stroke were identified, specifically selective serotonin reuptake inhibitors and levodopa; however, the high risk of bias in many trials is concerning. Drugs to improve motor function remain an important area of enquiry. Future research must focus on establishing the right drug intervention to be administered at an optimal dose and time, combined with the most effective adjuvant physical therapy to drive stroke recovery.
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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 | 0,019 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».