Moving stroke rehabilitation evidence into practice: a systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the effectiveness of interventions aimed at moving research evidence into stroke rehabilitation practice through changing the practice of clinicians. DATA SOURCES: EMBASE, CINAHL, Cochrane and MEDLINE databases were searched from 1980 to April 2019. International trial registries and reference lists of included studies completed our search. REVIEW METHODS: Randomized controlled trials that involved interventions aiming to change the practice of clinicians working in stroke rehabilitation were included. Bias was evaluated using RevMan to generate a risk of bias table. Evidence quality was evaluated using GRADE criteria. RESULTS: A total of 16 trials were included (250 sites, 14,689 patients), evaluating a range of interventions including facilitation, audit and feedback, education and reminders. Of which, 11 studies included multicomponent interventions (using a combination of interventions). Four used educational interventions alone, and one used electronic reminders. Risk of bias was generally low. Overall, the GRADE criteria indicated that this body of literature was of low quality. This review found higher efficacy of trials which targeted fewer outcomes. Subgroup analysis indicated moderate-level GRADE evidence (103 sites, 10,877 patients) that trials which included both site facilitation and tailoring for local factors were effective in changing clinical practice. The effect size of these varied (odds ratio: 1.63-4.9). Education interventions alone were not effective. CONCLUSION: A large range of interventions are used to facilitate clinical practice change. Education is commonly used, but in isolation is not effective. Multicomponent interventions including facilitation and tailoring to local settings can change clinical practice and are more effective when targeting fewer changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,180 | 0,961 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,066 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».