Are tai chi and qigong effective in the treatment of TBI? A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic brain injury (TBI) adversely affects both young and old and is a growing public health issue. A number of recent trends in managing TBI, such as recommending sub-threshold aerobic activity, tailoring multi-modal treatment strategies, and studying the possible role of low-grade inflammation in those with persistent symptoms, all suggest that the physical and cognitive exercise of tai chi/qigong could have benefit. Method: Designed in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, the following databases will be searched: MEDLINE, CINAHL, Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure Database, Wanfang Database, Chinese Scientific Journal Database, and Chinese Biomedical Literature Database. All clinical trials on mild, moderate and/or severe TBI with tai chi and/or qigong as the treatment group and any comparison group, in any setting will be included. Four reviewers will independently select studies; two reviewers for the English and two for the Chinese databases. Cochrane-based risk of bias assessments will be conducted on all included studies. An analysis will then be conducted with the grading of recommendation, assessment, development, and evaluation (GRADE) instrument. Results: This review will summarize the clinical trial evidence on tai chi/qigong for TBI including type of TBI, age/sex of participants, type and length of intervention and comparator, outcome measures, and any adverse events. The risk of bias will be considered, and the strengths and weaknesses of each trial will be analyzed. Discussion: PROSPERO [CRD42022364385].
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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 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 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 ».