Checklist on the Quality of the Repetitive Peripheral Magnetic Stimulation (rPMS) Methods in Research: An International Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,273 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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 ».