Physical therapy for the management of motor symptoms in amyotrophic lateral sclerosis: protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prescription of an intervention plan can be challenging for the physical therapist, considering clinical phenotypes, individual prognosis and the rapid, progressive and deteriorating nature of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). In this context, therapeutic exercises (eg, resistance and aerobic exercises) for patients with ALS remain controversial and may influence the treatment plan. Therefore, this review aims to critically assess whether physical therapy interventions are effective for improving functional capacity, quality of life and fatigue of individuals with ALS. METHODS AND ANALYSIS: Studies will be selected according to eligibility criteria, and language, geographical area or publication date will not be restricted. Four databases will be used: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library (CENTRAL) and Physiotherapy Evidence Database (PEDro). Searches will also be conducted on ClinicalTrials.gov and references from included studies. We plan to conduct the searches between October and December 2022. Two independent authors will examine titles and abstracts and exclude irrelevant studies and duplicates. We will assess the quality of studies and quality of evidence, and disagreements will be resolved with a third researcher. The findings will be presented in the text and tables; if possible, we will perform meta-analyses. ETHICS AND DISSEMINATION: No ethical approval is required because this study does not involve human beings. We will publish our findings in peer-reviewed journals. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021251350.
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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 | 0,066 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,009 |
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 ».