Participant diversity in clinical trials of rehabilitation interventions for people with multiple sclerosis: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The selection and description of participants in clinical trials enables health care providers to determine generalizability of findings to the populations they serve. Limited diversity of participants in trials restricts evidence-based decision-making. OBJECTIVES: To determine the extent to which diverse participants are being included in clinical trials of rehabilitation interventions for people with multiple sclerosis (MS). METHODS: We conducted a scoping review of MS rehabilitation trials published since January 2002 using MEDLINE, CINAHL, and Web of Science. Covidence was used to facilitate the review. Article selection required randomized control design, a rehabilitation intervention, and a functional status outcome. Data extracted included details of intervention(s), outcomes, and participant selection and description using a social determinants of health framework. RESULT: A total of 243 studies were included. Exercise interventions and impairment-focused outcomes were most common. Most studies used only a MS Clinic for recruitment. Common exclusion criteria were physical or mental comorbidities, disability, age, and cognitive impairment. Participant age and sex were reported for almost all trials; reporting of other social determinants of health was atypical. CONCLUSION: MS rehabilitation trials have used limited recruitment methods, restricted samples, and reported few participant descriptors. Changes are required to enhance participant diversity and the descriptions of participant characteristics.
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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 | 0,139 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».