5.13 We cannot translate evidence into clinical practice unless we know how non-pharmacological interventions following concussion are described. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective Examine how well non-pharmacological interventions are reported following concussion and whether reporting completeness has improved over time. Design Systematic review. Data Sources MEDLINE, Embase, PsycInfo, CINAHL, Web of Science up to May 2022. Eligibility Criteria RCTs in English or French examining non-pharmacological interventions following concussion. We contacted authors to provide unreported information. Two reviewers independently rated reporting completeness using Template for Intervention Description and Replication (TIDieR), Consensus on Exercise Reporting Template (CERT), and international Consensus on Therapeutic Exercise aNd Training (i-CONTENT) checklists. Risk of bias was assessed with the Cochrane RoB- 2 Tool. Main Results We screened 7456 studies and included 89 RCTs (n=46 high risk-of-bias), representing 9714 participants with concussion. Studies examined 11 different interventions, including sub- symptom threshold aerobic exercise, cervicovestibular therapy, physical and/or cognitive rest, vision therapy, education, psychotherapy, hyperbaric oxygen therapy, transcranial magnetic stimulation, blue light therapy, osteopathic manipulation, and head/neck cooling. The percentage of items completely reported was 80% (95%CI,79.5–80.5) (TIDieR), 83% (95%CI,81.7- 84.3) (CERT), and 81%(95%CI,80.7–81.3) (i-CONTENT). All studies reported TIDieR items 1, Brief name, 4, What procedures, 8, When and how much, and i-CONTENT item 1, Patient selection. The item reported most commonly on the CERT was 14a, Generic or tailored (89%). TIDier items 10, Modifications (33%;95%CI,32.9–33.1) and 11, How well (planned adherence) (42%;95%CI,41.9–42.1) were the least reported. Only CERT reporting completeness increased over 26 years. Conclusions Non-pharmacological interventions following concussion are moderately-well reported and of high risk-of-bias. Incomplete published description of interventions potentially limits replication of findings and translation of evidence into clinical practice.
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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 | 0,202 | 0,608 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».