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Enregistrement W1805213732 · doi:10.1002/14651858.cd003786.pub2

Exercise for treating fibromyalgia syndrome

2007· review· en· W1805213732 sur OpenAlexaff
Angela J Busch, Karen A R Barber, Tom J. Overend, Paul M. Peloso, Candice L Schachter

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessPhysical therapyCINAHLMedicineAerobic exerciseJadad scaleFibromyalgiaRandomized controlled trialPsychological interventionMEDLINESports medicinePhysical medicine and rehabilitationSystematic reviewCochrane LibraryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fibromyalgia (FMS) is a syndrome expressed by chronic widespread body pain which leads to reduced physical function and frequent use of health care services. Exercise training is commonly recommended as a treatment. This is an update of a review published in Issue 2, 2002. OBJECTIVES: The primary objective of this systematic review was to evaluate the effects of exercise training including cardiorespiratory (aerobic), muscle strengthening, and/or flexibility exercise on global well-being, selected signs and symptoms, and physical function in individuals with FMS. SEARCH STRATEGY: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SportDiscus, PubMed, PEDro, and the Cochrane Central Register for Controlled Trials (CENTRAL, Issue 3, 2005) up to and including July 2005. We also reviewed reference lists from reviews and meta-analyses of treatment studies. SELECTION CRITERIA: Randomized trials focused on cardiorespiratory endurance, muscle strength and/or flexibility as treatment for FMS were selected. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two of four reviewers independently extracted data for each study. All discrepancies were rechecked and consensus achieved by discussion. Methodological quality was assessed by two instruments: the van Tulder and the Jadad methodological quality criteria. We used the American College of Sport Medicine (ACSM) guidelines to evaluate whether interventions had provided a training stimulus that would effect changes in physical fitness. Due to significant clinical heterogeneity among the studies we were only able to meta-analyze six aerobic-only studies and two strength-only studies. MAIN RESULTS: There were a total of 2276 subjects across the 34 included studies; 1264 subjects were assigned to exercise interventions. The 34 studies comprised 47 interventions that included exercise. Effects of several disparate interventions on global well-being, selected signs and symptoms, and physical function in individuals with FMS were summarized using standardized mean differences (SMD). There is moderate quality evidence that aerobic-only exercise training at recommended intensity levels has positive effects global well-being (SMD 0.44, 95% confidence interval (CI 0.13 to 0.75) and physical function (SMD 0.68, 95% CI 0.41 to 0.95) and possibly on pain (SMD 0.94, 95% CI -0.15 to 2.03) and tender points (SMD 0.26, 95% CI -0.28 to 0.79). Strength and flexibility remain under-evaluated. AUTHORS' CONCLUSIONS: There is 'gold' level evidence (www.cochranemsk.org) that supervised aerobic exercise training has beneficial effects on physical capacity and FMS symptoms. Strength training may also have benefits on some FMS symptoms. Further studies on muscle strengthening and flexibility are needed. Research on the long-term benefit of exercise for FMS is needed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations598
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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