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Enregistrement W4386442905 · doi:10.21203/rs.3.rs-3105126/v1

Are Tai Chi and Qigong Effective in the Treatment of Traumatic Brain Injury? A Systematic Review

2023· review· en· W4386442905 sur OpenAlexafffund
Nicole Alexandra Laskosky, Patricia Huston, Wai‐Ching Lam, Charlotte M. Anderson, Linda L. D. Zhong

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitut du Savoir MontfortUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCochrane LibraryCINAHLPhysical therapyMEDLINETraumatic brain injuryMeta-analysisGrading (engineering)Relative riskInternal medicinePsychiatryPsychological interventionConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Traumatic brain injury (TBI) adversely affects both young and old and is a growing public health concern. Several recent trends in managing TBI, such as recommending sub-threshold aerobic activity, tailoring multi-modal treatment strategies, and studying the potential role of inflammation in those with persistent symptoms, all suggest that the physical and cognitive exercise of tai chi/qigong could be beneficial. Method The following databases were searched: MEDLINE, CINAHL Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure Database, Wanfang Database, Chinese Scientific Journal Database, and Chinese Biomedical Literature Database. Cochrane-based risk of bias assessments were conducted on all included trials. Quality of evidence was assessed using the grading of recommendation, assessment, development, and evaluation (GRADE) system. Results Three randomized controlled trials (RCTs) and two non-RCTs were assessed. Four trials used tai chi as the intervention and one trial used qigong. Primary and secondary outcome measures significantly varied amongst all trials. Certainty of evidence by the GRADE assessment was higher for the RCTs than the non-RCTs due primarily to lower risk of bias. All four tai chi trials showed a beneficial outcome for the tai chi group. For the RoB 2.0 scores, one tai chi RCT had a low risk of bias and a high level of certainty by GRADE; one had some concerns. For the ROBINS-I scores, one non-RCTs had a moderate risk of bias and the other a serious risk of bias. The one qigong trial had a low risk of bias and a moderate level of certainty by GRADE. Conclusion Considering the high level of certainty from one RCT and the beneficial effects found in all four trials on tai chi, there is a sufficient signal to merit conducting a multi-centre trial on tai chi for TBI that will increase statistical power and test tai chi against current trends in the management of TBI. Although promising, based on a single trial, the signal for qigong is insufficient at this time; another single centre RCT is indicated. Systematic Review Registration: PROSPERO [CRD42022364385]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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