Reporting of Rehabilitation Outcomes in the Traumatic Lower Limb Amputation Literature: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To synthesize the outcomes reported in the rehabilitation and community literature for adults with traumatic lower limb amputation (LLA). DATA SOURCES: The search strategy was conducted in 3 databases (Medline, EMBASE, and CINAHL) from inception to April 2022. STUDY SELECTION: To be eligible, articles could be of any design but were required to have at least 50% adult individuals with traumatic LLA and had to report on interventions and outcomes in either a rehabilitation or community setting. DATA EXTRACTION: The extracted outcomes were classified using Dodd's framework, which is designed for organizing research outcomes. Heterogeneity was observed in the outcome measures (OMs) used for evaluation. Two reviewers independently conducted the data extraction, which was verified by a third reviewer. DATA SYNTHESIS: Of the 7,834 articles screened, 47 articles reporting data on 692 individuals with traumatic LLA, met our inclusion criteria. Four core areas encompassing 355 OMs/indicators were identified: life effect (63.4%), physiological/clinical (30.1%), resource use (5.1%), and adverse events (1.4%). Physical functioning (eg, gait, mobility) was the most frequently reported outcome domain across studies, followed by nervous system outcomes (eg, pain) and psychiatric outcomes (eg, depression, anxiety). Domains such as global quality of life and role/emotional functioning were seldomly reported. CONCLUSION: The study provides a list of outcome indicators explicitly published for adults with traumatic LLA, highlighting inconsistent reporting of outcome indicators. The lack of a standardized set of OMs is a barrier to performing meta-analyses on interventions, preventing the identification of effective care models and clinical pathways. Developing a core outcome set that includes OMs relevant to the needs of the traumatic LLA population may address these issues.
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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 | 0,057 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».