Evaluation of the evidence for self-management post-stroke within clinical practice guidelines for people with stroke: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Self-management post-stroke is essential where healthcare systems are stretched and stroke prevalence remains high. Self-management is recommended in stroke guidelines however, the quality of guidelines can vary and the evidence underpinning recommendations is unclear. The objectives of this paper are to identify and appraise current stroke guidelines, synthesise self-management recommendations and assess the evidentiary basis of these recommendations. Method: Stroke guidelines were retrieved from a search of four databases and stroke association websites in July 2021. Four independent reviewers assessed their quality using the Appraisal of Guidelines Research and Evaluation 2nd Edition instrument. Self-management recommendations were extracted by hand, evaluated, synthesised and the evidence underpinning them appraised using the Canadian Stroke Best Practice Recommendations framework. Results: Eleven guidelines were included in this systematic review, all of excellent methodological quality overall. One hundred and sixty-one recommendations were extracted from these guidelines and grouped into ten principles of self-management. A quarter of the recommendations were underpinned by level A evidence, 32% level B and 43% level C. Conclusion: Although current stroke guidelines are of high methodological quality, there are considerable inconsistencies in self-management recommendations within and between these guidelines, with varying strengths of underpinning evidence. This article identifies a need for universal consensus regarding evidence-based self-management post-stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».