Management of post-traumatic stress disorder: A protocol for a multiple treatment comparison meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most systematic reviews have explored the efficacy of treatments on symptoms associated with post-traumatic stress disorder (PTSD), which is a chronic and often disabling condition.Previous network meta-analysis (NMA) had limitations such as focusing on pharmacological or psychotherapies.Our review is aims to explore the relative effectiveness of both pharmacological and psychotherapies and we will establish the differential efficacy of interventions for PTSD in consideration of both symptom reduction and functional recovery.Methods: We will conduct a network meta-analysis of randomized controlled trials evaluating treatment interventions for PTSD.We will systematically search Medline, PILOT, Embase, CINHAL, AMED, Psychinfo, Health Star, DARE and CENTRAL to identify trials that: (1) enroll adult patients with PTSD, and (2) randomize them to alternative interventions or an intervention and a placebo/sham arm.Independent reviewers will screen trials for eligibility, assess risk of bias using a modified Cochrane instrument, and extract data.Our outcomes of interest include PTSD symptom reduction, quality of life, functional recovery, social and occupational impairment, return to work and all-cause drop outs.Results: We will conduct frequentist random-effects network meta-analysis to assess relative effects of competing interventions.We will use a priori hypotheses to explore heterogeneity between studies, and assess the certainty of evidence using the GRADE approach.Conclusion: This network meta-analysis will determine the comparative effectiveness of therapeutic options for PTSD on both symptom reduction and functional recovery.Our results will be helpful to clinicians and patients with PTSD, by providing a high-quality evidence synthesis to guide shared-care decision making.Abbreviations: CAPS = clinician-administered PTSD scale, CI = confidence interval, DSM = diagnostic and statistical manual of mental disorders, GRADE = grading of recommendations assessment, development, and evaluation, MCS = mental component summary, NMA = network meta-analysis, PCS = physical component summary, PTSD = post-traumatic stress disorder, SUCRA = surface under the cumulative ranking curve.
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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 | 0,073 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,005 |
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 ».