Outcomes and measures in studies of techniques to promote secretion clearance in individuals with neuromuscular conditions: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Techniques to support secretion clearance for individuals with neuromuscular conditions and respiratory muscle weakness include mechanical insufflation-exsufflation and chest wall vibrations. Assessing the comparative efficacy of these techniques is challenging due to the absence of a core outcome set. We sought to describe outcomes and measurement instruments reported in studies of airway clearance techniques for individuals with neuromuscular conditions living in the community. Methods: We conducted a scoping review of primary research studies. We searched six databases from inception to 22 February 2024. Two reviewers independently screened citations against the inclusion criteria and extracted data on outcomes and measurement characteristics. Outcomes were categorised according to the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) 38-domain taxonomy. Results: We identified 75 eligible studies describing 55 outcomes. We grouped outcomes deemed overlapping and categorised them using the COMET 38-domain taxonomy, resulting in 34 distinct outcomes. Common physiological/clinical outcomes were cough strength (n=48 studies, 64%), lung volume (n=48, 64%) and insufflation capacity (n=22, 29%). The most common measurement tools for these outcomes were spirometer (n=38, 51%), peak flow meter (n=24, 32%) and pneumotachograph (n=20, 27%). The most common resource-use outcome was hospitalisation due to respiratory illness (n=13, 17%). Few studies reported on life impact outcomes, with the most common being comfort (n=6, 8%) and patient satisfaction (n=4, 5%). Conclusion: We identified 34 outcomes from 75 studies, which were most commonly physiological/clinical, with resource-use and life impact outcomes being seldom reported. The number and range of outcomes and measures demonstrates the need for a core outcome set.
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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 | 0,031 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».