Differences in stroke rehabilitation motor and cognitive randomized controlled trials by world region: Number, sample size, and methodological quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke rehabilitation research is important for informing clinical practice and directing health care resources. OBJECTIVE: To examine how motor- and cognitive-based stroke rehabilitation randomized controlled trials (RCTs) vary by world region, overall and over time, with respect to 1) publication volume, 2) sample size, and 3) methodological quality. METHODS: Using the Evidence-Based Review of Stroke Rehabilitation (EBRSR), all motor- and cognitive-based stroke rehabilitation RCTs were identified. The following data were extracted: first author, year of publication, country of origin, and sample size. Countries were categorized into seven regions, as defined by the World Bank. RESULTS: In total 1410 motor-based RCTs and 293 cognitive-based RCTs were published between 1972-2018. For motor RCTs, the East Asia/Pacific region accounted for the largest volume of RCTs (n = 530; 37.6%), followed closely by the Europe/Central Asia region (n = 445; 31.6%). Conversely, the largest producer for cognitive RCTs was Europe/Central Asia (n = 167; 57.0%), followed by East Asia/Pacific (n = 62; 21.2%). For both motor and cognitive RCTs, there was no significant difference between world regions with respect to mean sample size or methodological quality. CONCLUSIONS: Efforts should be directed towards improving methodological quality and increasing sample sizes of stroke rehabilitation-related studies.
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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 | 0,480 | 0,742 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».