Multiple sclerosis clinical practice guidelines provide few complementary and alternative medicine recommendations: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Complementary and alternative medicine (CAM) use is prevalent among individuals with multiple sclerosis (MS), yet the quantity and quality of CAM recommendations in MS clinical practice guidelines (CPGs) has not been assessed. The objective of this study was to determine the mention of CAM in MS CPGs and assess the quality of CAM recommendations. DESIGN/SETTING: A systematic review was conducted to identify MS CPGs. MEDLINE, EMBASE and CINAHL were searched from 2008 to 2018. The Guidelines International Network and the National Center for Complementary and Integrative Health (NCCIH) websites were also searched. Eligible CPGs containing CAM recommendations published by non-profit agencies on the treatment of MS for adults were assessed for quality and reporting using the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation II (AGREE II) instrument. OUTCOME/RESULTS: From 204 unique search results, six CPGs mentioned CAM and four made CAM recommendations. Scaled domain percentages from highest to lowest were clarity of presentation (90.3 % Overall, 83.3 % CAM), scope and purpose (87.5 % Overall, 86.8 % CAM), rigour of development (80.0 % Overall, 61.7 % CAM), applicability (55.2 % Overall, 44.3 % CAM), editorial independence (49.0 % Overall, 47.9 % CAM), and stakeholder involvement (55.6 % Overall, 39.6 % CAM). Quality varied within and across CPGs. Three of the four CPGs were recommended by both appraisers; one was recommended as "No" or "Yes with modifications". CONCLUSION: CAM recommendations were only present in one third of all eligible CPGs. CPGs that scored highly can be used by patients and healthcare professionals as the basis for discussion about the use of CAM therapies for MS treatment/management. Although many people living with MS (PwMS) seek CAM therapies, few CPGs are available to provide guidance for clinicians and patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».