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Enregistrement W4297499106 · doi:10.1016/j.spinee.2022.09.009

A critical appraisal of clinical practice guidelines on pharmacological treatments for spinal cord injury

2022· review· en· W4297499106 sur OpenAlexaff
Bin Guan, Yuxuan Fan, Ruiyuan Zheng, Runhan Fu, Liang Yao, Wei Wang, Guoyu Li, Lingxiao Chen, Hengxing Zhou, Shiqing Feng

Notice bibliographique

RevueThe Spine Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesTianjin Medical UniversityDepartment of Education of Shandong Province
Mots-clésMedicineGuidelineCritical appraisalQuality of evidenceEvidence-based medicineMEDLINESpinal cord injurySystematic reviewCochrane LibraryEvidence-based practiceIntensive care medicineMethylprednisoloneAlternative medicineMeta-analysisPhysical therapySurgerySpinal cordPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND CONTEXT: Spinal cord injury brings devastating consequences and huge economic burden. Different authoritative organizations have developed different guidelines for pharmacological treatments of spinal cord injury, but there is a lack of a critical appraisal of them. PURPOSE: To systematically review and appraise guidelines regarding their recommendations for pharmacological treatments for spinal cord injury. STUDY DESIGN: Systematic review. METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane, and Web of Science from January 2000 to January 2022 as well as guideline-specific databases (eg, Congress of Neurological Surgeons) and Google Scholar. We included the most updated guideline containing evidence-based recommendations or consensus-based recommendations developed by specific authoritative organizations if multiple versions were available. We appraised guidelines through the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation, 2nd edition instrument consisting of six domains (eg, applicability). With supporting evidence, recommendations were classified as: for, against, neither for nor against. We utilized an evidence assessment system to categorize the quality of supporting evidence as poor, fair, or good. RESULTS: Eight guidelines developed from 2008 to 2020 were included, but all of them scored lowest in the domain of applicability among all six domains. Twelve pharmacological agents (eg, methylprednisolone) were studied. For methylprednisolone, three guidelines (3/8=37.5%) recommended for (one evidence-based and two consensus-based), three (3/8=37.5%) recommended against (all evidence-based), and two (2/8=25%) recommended neither for nor against. For monosialotetrahexosylganglioside (GM-1), one guideline (1/4=25%) recommended for (consensus-based), one (1/4=25%) recommended against (evidence-based), and two (2/4=50%) recommended neither for nor against. For other agents (eg, minocycline), most guidelines (3/5=60%) recommended neither for nor against, one (1/5=20%) recommended against naloxone (evidence-based) and nimodipine (evidence-based), and one (1/5=20%) recommended for neural growth factor (consensus-based). The quality of most of the supporting evidence was poor, and the rest was fair. CONCLUSIONS: There were inconsistencies among recommendations for methylprednisolone and GM-1. Evidence-based recommendations tended to recommend against, whereas consensus-based recommendations tended to recommend for.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,604
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,104 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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