Comparing Randomized Controlled Trials of Moderate to Severe Traumatic Brain Injury in Lower to Middle Income Countries Versus High Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Outcomes from traumatic brain injury (TBI) including death differ significantly between high-, middle-, and low-income countries. Little is known, however, about differences in TBI research across the globe. The objective of this article was to examine randomized controlled trials (RCTs) of moderate-to-severe TBI in high-income countries (HICs) compared with low- and middle-income countries (LMICs), as defined by the World Bank income per capita cutoff of $13,205 US dollars. A systematic review was conducted for articles published in the English language to December 2022 inclusive using MEDLINE, PubMed, Scopus, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Inclusion criteria: (1) human participants with a mean age of ≥18 years; (2) ≥50% of the sample had moderate to severe TBI; and (3) the study design was a RCT. Data extracted included author, year, country, sample size, primary focus (medical/surgical management or rehabilitation), injury etiology, time post-injury, and indicator(s) used to define TBI severity. There were 662 RCTs (published 1978-2022) that met inclusion criteria comprising 91,946 participants. There were 48 countries represented: 30 HICs accounting for 451 RCTs (68.1%) and 18 LMICs accounting for 211 RCTs (31.9%). The 62.6% of RCTs from LMICs were conducted in the acute phase post-injury (≤1 month) compared with 42.1% of RCTs from HICs. Of RCTs from LMICs, 92.4% focused on medical/surgical management compared with 52.5% from HICs. Since 2016, more RCTs have been conducted in LMICs than in HICs, indicating the importance of better understanding this pattern of research output.
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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 | 0,043 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».