i-CONTENT tool for assessing therapeutic quality of exercise programs employed in randomised clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: When appraising the quality of randomised clinical trial (RCTs) on the merits of exercise therapy, we typically limit our assessment to the quality of the methods. However, heterogeneity across studies can also be caused by differences in the quality of the exercise interventions (ie, 'the potential effectiveness of a specific intervention given the potential target group of patients')-a challenging concept to assess. We propose an internationally developed, consensus-based tool that aims to assess the quality of exercise therapy programmes studied in RCTs: the international Consensus on Therapeutic Exercise aNd Training (i-CONTENT) tool. METHODS: Forty-nine experts (from 12 different countries) in the field of physical and exercise therapy participated in a four-stage Delphi approach to develop the i-CONTENT tool: (1) item generation (Delphi round 1), (2) item selection (Delphi rounds 2 and 3), (3) item specification (focus group discussion) and (4) tool development and refinement (working group discussion and piloting). RESULTS: Out of the 61 items generated in the first Delphi round, consensus was reached on 17 items, resulting in seven final items that form the i-CONTENT tool: (1) patient selection; (2) qualified supervisor; (3) type and timing of outcome assessment; (4) dosage parameters (frequency, intensity, time); (5) type of exercise; (6) safety of the exercise programme and (7) adherence to the exercise programme. CONCLUSION: The i-CONTENT-tool is a step towards transparent assessment of the quality of exercise therapy programmes studied in RCTs, and ultimately, towards the development of future, higher quality, exercise interventions.
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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 | 0,554 | 0,789 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».