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Enregistrement W2983397130 · doi:10.3389/fneur.2019.01148

Dose Articulation in Preclinical and Clinical Stroke Recovery: Refining a Discovery Research Pipeline and Presenting a Scoping Review Protocol

2019· review· en· W2983397130 sur OpenAlexaff
Emily J Dalton, Leonid Churilov, Natasha A. Lannin, Dale Corbett, Kathryn S. Hayward

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of AustraliaMedical Research CouncilState Government of VictoriaAustralian Government
Mots-clésClinical trialProtocol (science)MedicinePsychological interventionArticulation (sociology)Clinical study designMedical physicsQuality (philosophy)MEDLINEAlternative medicinePathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Despite an increase in the quality of clinical trials in stroke recovery, interventions have failed to markedly impact the trajectory of recovery after stroke. Failure may be due to the lack of consideration for the complexity of dose and its articulation within research trials. Prior to commencing the scoping review, we identified two research gaps to be addressed. Firstly, transparent application of a multidimensional definition of dose to clinical trial phases and secondly, the development of a quality tool to critique the articulation of dose across the pipeline. Building on this, we present the protocol for a scoping review that aims to synthesis what is known about dose articulation in stroke recovery in preclinical and clinical populations, and characterise research designs and statistical approaches used in dose articulation trials, and the associated advantages and disadvantages. Methods: The scoping review will apply Arksey and O’Malley’s methodological framework. Two systematic searches that target preclinical and clinical literature will be run in Medline and Embase, which will be complimented by consultation with field experts and hand searching of included trials and relevant reviews. Search results will be imported into Covidence for transparent management. One reviewer will screen all abstracts and titles. Two reviewers will screen full text and a third reviewer included to resolve discrepancies. A standardised data charting form will be used to extract information and appraise the intervention description, risk of bias, and quality of both preclinical and clinical studies. Results will be summarised in tabular and narrative format to inform the development of recommendations for future research. Ethics approval is not required as data used will be secondary and de-identified. Conclusion: Development of a new quality tool to appraise the quality of both preclinical and clinical dose studies may serve to strengthen collaborative efforts between the fields. The findings from this review will advance the use of a discovery pipeline in stroke recovery research to ultimately inform clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,359
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,350
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3590,350
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,017
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0090,014
Intégrité de la recherche0,0200,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,028

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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