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Enregistrement W4402457081 · doi:10.1080/10749357.2024.2395723

A systematic review of upper extremity outcome measures assessed in randomized controlled trials of post stroke upper extremity rehabilitation over time

2024· review· en· W4402457081 sur OpenAlexafffund
Robert Teasell, Sarvenaz Mehrabi, Marcus Saikaley, Catherine George, Sean P. Dukelow, Amber Harnett, Jamie L Fleet

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareUniversity of CalgaryParkwood InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésRehabilitationRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationMedicineStroke (engine)Physical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The heterogeneity in outcome measures of post stroke rehabilitation trials suggests the need for consensus approach in stroke recovery measurement. To reach this aim, it is important to understand the past and current use of outcome measures in randomized control trials (RCTs) of stroke rehabilitation.Objective To systematically review RCTs of post stroke UE rehabilitation interventions to understand the use of UE outcome measures in research and their changes over time.Methods CINAHL, Embase, PubMed, Scopus and Web of Science were searched from 1960 to 1 April 2021. Studies were eligible for inclusion if they (1) were RCTs or crossovers published in English (2) ≥50% of participants were affected by stroke, 3) included adults ≥ 18 years old, and (4) applied an intervention to the hemiparetic UE as the primary objective of the study.Results 1,276 RCTs met inclusion criteria, and 112 different outcome measures were identified. Outcome measures were classified according to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) framework. Outcome measures most frequently assessed body function and structure (n = 1,692), followed by activities (n = 1,572) and participation (n = 162). The most used outcome measures were the Fugl-Meyer Assessment (n = 619), the modified Ashworth Scale (n = 255), Action Research Arm Test (n = 211), Wolf Motor Function Test (n = 184), and Box and Block Test (n = 178).Conclusions Understanding the breadth of outcome measures that have been used over time emphasizes the need for proposed standardization of outcome measures but also the need to adjust and expand consensus recommendations based on past and ongoing research trends.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,011
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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