An Audit of the Quality of Reporting and Bias of Studies on Yoga in Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Yoga is increasingly being used as a complementary mode of treatment for epilepsy along with pharmacotherapy; however, the quality of reporting and bias of studies on yoga in epilepsy is uncertain. Objective: This study was performed to systematically evaluate the reporting quality and bias of the published studies on yoga in epilepsy. Materials and methods: PubMed and Cochrane databases were searched for studies investigating the efficacy of yoga in epilepsy or describing the patients' or caregivers' knowledge, attitude, influence, and practice of yoga in epilepsy. The reporting qualities of the studies were appraised by standard reporting checklists (CONSORT, STROBE, COREQ, and modified CONSORT) and the risks of bias were assessed using standard tools (Cochrane Collaboration's risk of bias tool, Newcastle-Ottawa scale, and ROBINS-I tool) according to the study designs. Results: Fifteen studies (four randomized control trials, seven observational studies, three non-randomized interventional studies, and one was a mixed-method study) were included. The reporting qualities of the studies which evaluated the role of yoga in epilepsy were comparatively poor from the methodological perspective and the risks of bias were comparatively high than those which described the knowledge, attitude, influence, and practice of yoga in epilepsy. Conclusion: The reporting qualities of studies in relation to yoga and epilepsy were not satisfactory and the risks of bias were high. Hence, it is imperative to be cautious before widely recommending yoga in epilepsy.
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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 | 0,753 | 0,834 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».