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Enregistrement W4282928408 · doi:10.1136/bmjopen-2021-060373

Effectiveness of interventions for middle-aged and ageing population with neck pain: a systematic review and network meta-analysis protocol

2022· review· en· W4282928408 sur OpenAlexaff
Uchukarn Boonyapo, Alison Rushton, Nicola R Heneghan, Piyameth Dilokthornsakul, Nattawan Phungwattanakul, Taweewat Wiangkham

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLPsychological interventionMEDLINESystematic reviewMeta-analysisPopulationNeck painPhysical therapyAlternative medicinePsychiatryPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Neck pain (NP) is a common musculoskeletal complaint and is increasing in prevalence. Current clinical practice guidelines and systematic reviews recommended conservative, pharmacological and invasive interventions for individuals with NP. However, optimal management specifically for those who are middle-aged or older adults (≥45 years) is not available; and important considering our ageing population. METHODS AND ANALYSIS: A systematic review with network meta-analysis (NMA) will be conducted following the Cochrane guidelines. Eligibility criteria include randomised controlled/clinical trials evaluating any of acute (<3 months) or chronic (≥3 months) non-specific NP, whiplash associated disorders, cervical radiculopathy and cervicogenic headache. Any interventions and outcome measures detailed within The International Classification of Functioning, Disability and Health domains will be included. Two independent reviewers will search key databases (AMED, CENTRAL, CINAHL, Embase, MEDLINE, PEDro and PsycINFO), grey literature, key journals and reference lists in May 2022. Two reviewers will decide eligibility and assess risk of bias (ROB) of included studies. The kappa statistic will be used to evaluate agreement between the reviewers at each stage. Data will be extracted by one reviewer and checked for accuracy by a second reviewer. Descriptive data and ROB will be summarised and tabulated. Traditional pairwise meta-analysis using random-effect model will be performed for all direct comparisons, and NMA using a frequentist random-effect model then performed based on NP classification where possible. A network of traditional pairwise meta-analysis allows comparisons of multiple interventions from both direct and indirect evidence to provide a hierarchal establishment for enhancing decision making of clinical practitioners. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethic approval is not required as the study is a literature review. The findings will be shared with the national and international researchers, healthcare professionals and the general public through publishing in a peer-reviewed journal and presentations at conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021284618.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,026
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,008

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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