MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1953846937 · doi:10.1002/14651858.cd003008

Transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) for chronic low-back pain

2000· review· en· W1953846937 sur OpenAlexaff
Sarah Milne, Vivian Welch, Lucie Brosseau, Michael Saginur, BJ Shea, Peter Tugwell, Greg D. Wells

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2000
Typereview
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscutaneous electrical nerve stimulationMedicineAcupunctureRandomized controlled trialMeta-analysisPhysical therapyPlaceboConfidence intervalOdds ratioClinical trialStrictly standardized mean differenceLow back painPopulationChronic painInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic low-back pain (LBP) affects a significant proportion of the population. Transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) was introduced more than 30 years ago as an adjunct to the pharmacological management of pain. However, despite its widespread use, the usefulness of TENS in chronic LBP is still controversial. OBJECTIVES: The aim of this systematic review was to determine the effectiveness of TENS in the management of chronic LBP. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials (Issue 2, 2005), MEDLINE, EMBASE and PEDro up to April 1, 2005. SELECTION CRITERIA: Only randomized controlled clinical trials (RCTs) evaluating the effect of TENS on chronic LBP were included. Abstracts were excluded unless further data could be obtained from the authors. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two reviewers independently selected trials and extracted data using predetermined forms. Heterogeneity was tested with Cochrane's Q test. A fixed effect model was used throughout for calculating continuous variables, except where heterogeneity existed, in which case, a random effects model was used. Results are presented as weighted mean differences (WMD) with 95% confidence intervals (95% CI), where the difference between the treated and control groups was weighted by the inverse of the variance. Standardized mean differences (SMD) were calculated by dividing the difference between the treated and control by the baseline variance. SMD were used when different scales were used to measure the same concept. Dichotomous outcomes were analyzed with odds ratios. MAIN RESULTS: The only two RCTs (175 patients) meeting eligibility criteria differed in study design, methodological quality, inclusion and exclusion criteria, type and method of TENS application, treatment schedule, co-interventions and final outcomes. In one RCT, TENS produced significantly greater pain relief than the placebo control. However, in the other RCT, no statistically significant differences between treatment and control groups were shown for multiple outcome measures. Pre-planned subgroup analyses, intended to examine the impact of different stimulation parameters, sites of TENS application, treatment durations and baseline patient characteristics were not possible due to the small number of included trials. AUTHORS' CONCLUSIONS: There is inconsistent evidence to support the use of TENS as a single treatment in the management of chronic LBP. Larger, multi-center, randomized controlled trials are needed to better assess the true effectiveness of TENS. Special attention should be given to the risks and benefits of long-term use, which more appropriately addresses the realities of managing chronic low-back pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,015

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations159
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCochrane Database of Systematic ReviewsTravaux en français237 207