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Enregistrement W3045400550 · doi:10.3233/nre-203168

Differences in stroke rehabilitation motor and cognitive randomized controlled trials by world region: Number, sample size, and methodological quality

2020· article· en· W3045400550 sur OpenAlexaff
Amanda McIntyre, Shannon Janzen, Jerome Iruthayarajah, Marcus Saikaley, Dan Sequeira, Robert Teasell

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern UniversityParkwood Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationRandomized controlled trialStroke (engine)CognitionSample size determinationPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapySample (material)Quality (philosophy)PsychologyPsychiatryInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,434
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,434
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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