Network Meta-Analysis of Non-Conventional Therapies for Improving Upper Limb Motor Impairment Poststroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Network meta-analysis is a method that can estimate relative efficacy between treatments that may not have been compared directly within the literature. The purpose of this study is to present a network meta-analysis of non-conventional interventions to improve upper extremity motor impairment after stroke. METHODS: A literature search was conducted in 5 databases from their inception until April 1, 2021. Terms were used to narrow down articles related to stroke, the upper extremity, and interventional therapies. Randomized controlled trials written in English were eligible if; 50% poststroke patients; ≥18 years old; applied an intervention for the upper extremity, and/or used the Fugl-Meyer upper extremity scale as an outcome measure; the intervention had ≥3 randomized controlled trials with comparisons against a conventional care group; conventional care groups were dose matched for therapy time. A Bayesian network meta-analysis approach was taken to estimate mean difference (MD) and 95% CI. RESULTS: One hundred seventy-six randomized controlled trials containing 6781 participants examining 20 non-conventional interventions were identified for inclusion within the final model. Eight of the identified interventions proved significantly better than conventional care, with modified constraint induced movement therapy (MD, 6.7 [95% CI, 4.3-8.9]), high frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (MD, 5.4 [95% CI, 1.9-8.9]), mental imagery (MD, 5.4 [95% CI, 1.8-8.9]), bilateral arm training (MD, 5.2 [95% CI, 2.2-8.1]), and intermittent theta-burst stimulation (MD, 5.1 [95% CI, 0.62-9.5]) occupying the top 5 spots according to the surface under the cumulative ranking curve. CONCLUSIONS: Overall, it would seem that modified constraint induced movement therapy has the greatest probability of being the most effective intervention, with high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation, mental imagery, and bilateral arm training all having similar probabilities of occupying the next spot in the rankings. We think this analysis can provide a guide for where future resources and clinical trials should be directed, and where a clinician may begin when considering alternative therapeutic interventions.
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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 | 0,038 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».