Designing studies and reviews to produce informative, trustworthy evidence about complex interventions in rehabilitation: a narrative review and commentary
Notice bibliographique
Résumé
According to Cochrane Rehabilitation's recently published definition for research purposes, rehabilitation is inherently complex. Rehabilitation teams frequently implement multiple strategies concurrently, draw on input from a range of different health professionals, target multiple outcomes, and personalize therapeutic plans. The success of rehabilitation lies not only in the specific therapies employed, but also in how they are delivered, when they are delivered, and the capability and willingness of patients to engage in them. In 2021, the UK Medical Research Council (MRC) and the National Institute of Health Research (NIHR) released the second major update of its framework for developing and evaluating complex interventions. This framework has direct relevance to the development and implementation of evidence-based practice in the field of rehabilitation. While previous iterations of this framework positioned complex interventions as anything that involved multiple components, multiple people, multiple settings, multiple targets of effect, and behavior change, this latest framework expanded on this concept of complexity to also include the characteristics and influence of the context in which interventions occur. The revised MRC-NIHR framework presents complex intervention research as comprising the following four inter-related and overlapping phases: 1) development or identification of the intervention; 2) feasibility; 3) evaluation; and 4) implementation, with different methods and tools required to address each of these phases. This paper provides an overview of the MRC-NIHR framework and its application to rehabilitation, with examples from past research. Rehabilitation researchers are encouraged to learn about the MRC-NIHR framework and its application. Funders of rehabilitation research are also encouraged to place greater emphasis on supporting studies that involve the right design to address key uncertainties in rehabilitation clinical practice. This will require investment into a broader range of types of research than simply individual-level randomized controlled trials. Rehabilitation research can both learn from and contribute to future iterations of the MRC-NIHR framework as it is an excellent environment for exploring complexity in clinical practice.
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 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 | 0,085 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».