The role of single case experimental designs in evidence creation in rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Randomized controlled trials (RCTs) are considered the gold standard of evidence guiding intervention selection in rehabilitation. However, conduct of sufficiently powered RCTs in rehabilitation can be expensive, pose ethical and attrition concerns when participants are assigned to ineffective treatment as usual conditions, and are infeasible with low-incidence populations. Single-case experimental designs (SCEDs), including N-of-1 RCTs are causal inference studies for small numbers of participants and not necessarily one participant as the name implies. These designs are increasingly used to evaluate the effectiveness of rehabilitation interventions in diverse clinical settings and employ design features including but not limited to randomization and each participant serving as their own control. These and other internal validity enhancements can increase the confidence in study results coming from these designs. This manuscript discusses the expanded application of SCEDs in rehabilitation contexts to answer everyday clinical rehabilitation research questions with emphasis on strategies to use: 1) to maximize internal validity of this family of designs; 2) improve utility, effectiveness, and acceptability of these designs for rehabilitation end-users (clinicians, policymakers, and participants); 3) build evidence bases in areas of rehabilitation where RCTs are uncommonly used. Primary considerations for situating SCEDs within the continuum of experimental designs include increasing internal validity within designs, improving transparency in conduct and reporting of these studies, and increasing access to advanced research methods training for rehabilitation professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».