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Enregistrement W4221005006 · doi:10.3389/fneur.2022.852848

Checklist on the Quality of the Repetitive Peripheral Magnetic Stimulation (rPMS) Methods in Research: An International Delphi Study

2022· article· en· W4221005006 sur OpenAlexaff
Cyril Schneider, Andrea Zangrandi, Nico Sollmann, Michaela Bonfert, Louis‐David Beaulieu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistDelphi methodDuration (music)MedicineDelphiPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of clinical research studies have used repetitive peripheral magnetic stimulation (rPMS) in recent years to alleviate pain or improve motor function. rPMS is non-invasive, painless, and administrated over peripheral nerve, spinal cord roots, or a muscle using a coil affixed to the skin and connected to a rapid-rate magnetic stimulator. Despite the clinical impact and scientific interest, the methodological inconsistencies or incomplete details and findings between studies could make the rPMS demonstration difficult to replicate. Given the lack of guidelines in rPMS literature, the present study aimed at developing a checklist to improve the quality of rPMS methods in research. An international panel of experts identified among those who had previously published on the topic were enrolled in a two-round web-based Delphi study with the aim of reaching a consensus on the items that should be reported or controlled in any rPMS study. The consensual rPMS checklist obtained comprises 8 subject-related items (e.g., age, sex), 16 methodological items (e.g., coil type, pulse duration), and 11 stimulation protocol items (e.g., paradigm of stimulation, number of pulses). This checklist will contribute to new interventional or exploratory rPMS research to guide researchers or clinicians on the methods to use to test and publish rPMS after-effects. Overall, the checklist will guide the peer-review process on the quality of rPMS methods reported in a publication. Given the dynamic nature of a consensus between international experts, it is expected that future research will affine the checklist.

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)0,273
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,316
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2730,316
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,299 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomainePrésentation des résultats
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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