Rehabilitation therapies in Rett syndrome across the lifespan: A scoping review of human and animal studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To perform a scoping review of the evidence for therapeutic interventions to manage functional impairments associated with Rett syndrome (RTT) throughout the lifespan. METHODS: MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CENTRAL, CINAHL, Scopus and Index to Chiropractic Literature were searched systematically up to December 2019. Two investigators independently reviewed all search results and extracted those that met the inclusion criteria. Human and animal model studies pertaining to therapies that increase functional ability or treat RTT-associated symptoms in all age groups were included. Relevant studies were grouped into intervention categories and rated using the Oxford Centre of Evidence Based Medicine Levels of Evidence. Demographics of participants, interventions, and outcomes were summarized. RESULTS: Ninety-one articles representing 88 studies met the inclusion criteria, of which 80 were human clinical studies and eight were studies using animal models. Study designs were primarily case series and only six studies involved participants above the age of 40. CONCLUSION: A small number of rigorously studied rehabilitation interventions have been published. Published studies aim to address a wide variety of functional impairments. Research regarding implementation of therapies for older patients with RTT is lacking and requires further exploration.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».