Comparing the Characteristics of Randomized Controlled Trials of Poststroke Upper Extremity Rehabilitation in Low-Middle-Income and High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This review aimed to systematically identify and compare randomized controlled trials of poststroke upper extremity rehabilitation interventions conducted in low-middle-income countries and high-income countries over time and their differences in study characteristics and quality. Searches were conducted in CINAHL, Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science up to April 1, 2021. Randomized controlled trials were included if ≥50% of the study population had stroke, if participants were adults (≥18 yrs), and if the randomized controlled trial examined an intervention to the hemiparetic upper extremity. A total of 1276 randomized controlled trials met inclusion criteria, and of these, 978 randomized controlled trials were conducted in high-income countries and 298 in low-middle-income countries. The number of randomized controlled trials increased at a comparable rate to high-income countries since 2011 although from a lower baseline. A higher percentage of randomized controlled trials in high-income countries were conducted in the chronic poststroke phase, and a higher percentage of randomized controlled trials in low-middle-income countries were conducted in the subacute phase. While the randomized controlled trials in low-middle-income countries were found to have comparable quality to randomized controlled trials of high-income countries, they were published in aggregate in journals with lower impact factors. It is important to better understand the potential barriers to publication in higher impact journals for randomized controlled trials conducted in low-middle-income countries.
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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 | 0,237 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».