Overview of randomized controlled trials of moderate to severe traumatic brain injury: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the complexity of post-TBI medical, surgical, and rehabilitative care, research is critical to optimize interventions across the continuum of care and improve outcomes for persons with moderate to severe TBI. OBJECTIVE: To characterize randomized controlled trials (RCTs) of moderate to severe traumatic brain injury (TBI) in the literature. METHOD: Systematic searches of MEDLINE, PubMed, Scopus, CINAHL, EMBASE and PsycINFO for RCTs up to December 2022 inclusive were conducted in accordance with PRISMA guidelines. RESULTS: 662 RCTs of 91,946 participants published from 1978 to 2022 met inclusion criteria. The number of RCTs published annually has increased steadily. The most reported indicator of TBI severity was the Glasgow Coma Scale (545 RCTs, 82.3%). 432 (65.3%) RCTs focused on medical/surgical interventions while 230 (34.7%) addressed rehabilitation. Medical/surgical RCTs had larger sample sizes compared to rehabilitation RCTs. Rehabilitation RCTs accounted for only one third of moderate to severe TBI RCTs and were primarily conducted in the chronic phase post-injury relying on smaller sample sizes. CONCLUSION: Further research in the subacute and chronic phases as well as increasing rehabilitation focused TBI RCTs will be important to optimizing the long-term outcomes and quality of life for persons living with TBI.
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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 | 0,031 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».