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Enregistrement W3119726351 · doi:10.1136/bmjopen-2020-042525

Does pain influence force steadiness? A protocol for a systematic review

2021· review· en· W3119726351 sur OpenAlexaboutno aff
Michail Arvanitidis, Deborah Falla, A. J. R. Sanderson, Eduardo Martinez‐Valdes

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProtocol (science)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Performing contractions with minimum force fluctuations is essential for everyday life as reduced force steadiness impacts on the precision of voluntary movements and functional ability. Several studies have investigated the effect of experimental or clinical musculoskeletal pain on force steadiness but with conflicting findings. The aim of this systematic review is to summarise the current literature to determine whether pain, whether it be clinical or experimental, influences force steadiness. METHODS AND ANALYSIS: This protocol for a systematic review was informed and reported in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Key databases will be searched from inception to 31 August 2020, including MEDLINE, EMBASE, PubMed, CINAHL Plus, ZETOC and Web of Science. Grey literature and key journals will be also reviewed. Risk of bias will be assessed with the Newcastle-Ottawa tool, and the quality of the cumulative evidence assessed with the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation guidelines. If homogeneity exists between groups of studies, meta-analysis will be conducted. Otherwise, a narrative synthesis approach and a vote-counting method will be used, while the results will be presented as net increases or decreases of force steadiness. ETHICS AND DISSEMINATION: The findings will be presented at conferences and the review will be also submitted for publication in a refereed journal. No ethical approval was required. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020196479.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,015
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,015

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,413 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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