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Enregistrement W4391174078 · doi:10.1097/ccm.0000000000006192

Treatment Fidelity in 94 Randomized Controlled Trials of Physical Rehabilitation in the ICU: A Scoping Review*

2024· article· en· W4391174078 sur OpenAlexaff
Christopher Farley, Anastasia Newman, Jen Hoogenes, Dina Brooks, Mark Duffett, Michelle E. Kho

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFidelityRandomized controlled trialRehabilitationProtocol (science)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Recent reviews demonstrated discordant effects of ICU-based physical rehabilitation on physical function. These inconsistencies may be related to differences in treatment fidelity-the extent to which a protocol is delivered as planned. Before evaluating the association of fidelity with outcomes, we must first understand the extent of treatment fidelity reporting in ICU-based physical rehabilitation randomized controlled trials (RCTs). DATA SOURCES: Six electronic databases from inception to December 2022. STUDY SELECTION: We included RCTs enrolling adults or children admitted to the ICU, if greater than or equal to 50% were invasively mechanically ventilated greater than 24 hours, and underwent an ICU-based physical rehabilitation intervention, with no limitation to comparators or outcomes. DATA EXTRACTION: We screened and extracted data independently and in duplicate, with a third reviewer as needed. Extracted data included study characteristics, treatment descriptions, and the presence of National Institutes of Health Behaviour Change Consortium (NIH-BCC) treatment fidelity tool components. Treatment fidelity scores were calculated as the proportion of reported (numerator) out of total NIH-BCC components (denominator). We calculated scores across studies and by treatment group (intervention vs. comparator). We used linear regression to assess for a time trend in study treatment fidelity scores. DATA SYNTHESIS: Of 20,433 citations, 94 studies met inclusion criteria. Authors reported a median (first-third quartiles) of 19% (14-26%) of treatment fidelity components across studies. Intervention group scores were higher than comparator groups (24% [19-33%] vs. 14% [5-24%], p < 0.01). We found a mean increase in study treatment fidelity scores by 0.7% (0.3 points) per year. CONCLUSIONS: Only 19% of treatment fidelity components were reported across studies, with comparator groups more poorly reported. Future research could investigate ways to optimize treatment fidelity reporting and determine characteristics associated with treatment fidelity conduct in ICU-based physical rehabilitation RCTs.

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)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,498
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,498
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,019
Bibliométrie0,0270,026
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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