MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033067430 · doi:10.1186/s13643-020-01398-3

Efficacy and acceptability of pharmacological and non-pharmacological interventions for non-specific chronic low back pain: a protocol for a systematic review and network meta-analysis

2020· review· en· W3033067430 sur OpenAlexfundno aff
Trevor Thompson, Sofia Dias, Damian Poulter, Sharon Marie Weldon, Lucy Marsh, Claire Rossato, Jae Il Shin, Joseph Firth, Nicola Veronese, Elena Dragioti, Brendon Stubbs, Marco Solmi, Christopher G. Maher, Andrea Cipriani, John P. A. Ioannidis

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKeele UniversityUniversity of WarwickUniversity of WashingtonUniversity of GreenwichUniversity of AlbertaNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionMEDLINECINAHLPhysical therapyAcupunctureRandomized controlled trialPsycINFOSystematic reviewIntensive care medicineAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the enormous financial and humanistic burden of chronic low back pain (CLBP), there is little consensus on what constitutes the best treatment options from a multitude of competing interventions. The objective of this network meta-analysis (NMA) is to determine the relative efficacy and acceptability of primary care treatments for non-specific CLBP, with the overarching aim of providing a comprehensive evidence base for informing treatment decisions. METHODS: We will perform a systematic search to identify randomised controlled trials of interventions endorsed in primary care guidelines for the treatment of non-specific CLBP in adults. Information sources searched will include major bibliographic databases (MEDLINE, Embase, CENTRAL, CINAHL, PsycINFO and LILACS) and clinical trial registries. Our primary outcomes will be patient-reported pain ratings and treatment acceptability (all-cause discontinuation), and secondary outcomes will be functional ability, quality of life and patient/physician ratings of overall improvement. A hierarchical Bayesian class-based NMA will be performed to determine the relative effects of different classes of pharmacological (NSAIDs, opioids, paracetamol, anti-depressants, muscle relaxants) and non-pharmacological (exercise, patient education, manual therapies, psychological therapy, multidisciplinary approaches, massage, acupuncture, mindfulness) interventions and individual treatments within a class (e.g. NSAIDs: diclofenac, ibuprofen, naproxen). We will conduct risk of bias assessments and threshold analysis to assess the robustness of the findings to potential bias. We will compute the effect of different interventions relative to placebo/no treatment for both short- and long-term efficacy and acceptability. DISCUSSION: While many factors are important in selecting an appropriate intervention for an individual patient, evidence for the analgesic effects and acceptability of a treatment are key factors in guiding this selection. Thus, this NMA will provide an important source of evidence to inform treatment decisions and future clinical guidelines. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registry number: CRD42019138115.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,049
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,004

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSystematic ReviewsMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207