Preclinical mobility limitation outcomes in rehabilitation interventions for middle-aged and older adults population: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives This scoping review aims to understand the extent of evidence regarding preclinical mobility limitation (PCML) intervention studies that have been implemented or planned in middle-aged and older adult populations. Introduction Individuals with PCML are at a high risk of future functional loss and progression to disability. An overview of studies undertaken on this emerging topic is now due. Inclusion criteria Rehabilitation intervention studies that measured PCML outcomes or assessed individuals at the PCML stage will be included. Studies will be considered if the participants are middle-aged (45-64yrs) or older adults (≥ 65yrs) in any setting, including community-dwelling, hospital discharges, or institutional settings. Methods Seven databases (MEDLINE, EMBASE, AMED, PsycINFO, CINAHL, Web of Science and Cochrane CENTRAL) were searched to locate relevant published and unpublished intervention studies (English evidence from inception onwards). The search strategy will be generated using the PCC framework (population, concept, and context) and refined after consulting with a McMaster research librarian. In addition, a manual search from the reference list of retrieved papers and review articles will also be performed. Two reviewers will use predefined inclusion/exclusion criteria to independently review titles, abstracts, and full texts of potential articles. Any disagreements on study selection will be resolved by discussion or consensus involving a third reviewer. Data will be collected and reported using a predefined data extraction chart and described using qualitative content analysis.
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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 | 0,095 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,011 |
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 ».