Efficacy of Cognitive-Behavioral Therapies in Fibromyalgia Syndrome — A Systematic Review and Metaanalysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed the first systematic review with metaanalysis of the efficacy of cognitive-behavioral therapies (CBT) in fibromyalgia syndrome (FM). METHODS: We screened Cochrane Library, Medline, PsychINFO, and Scopus (through June 2009) and the reference sections of original studies and systematic reviews for CBT in FM. Randomized controlled trials (RCT) comparing CBT to controls were analyzed. Primary outcomes were pain, sleep, fatigue, and health-related quality of life (HRQOL). Secondary outcomes were depressed mood, self-efficacy pain, and healthcare-seeking behavior. Effects were summarized using standardized mean differences (SMD). RESULTS: A total of 14 out of 27 RCT with 910 subjects with a median treatment time of 27 hours (range 6-75) over a median of 9 weeks (range 5-15) were included. CBT reduced depressed mood (SMD -0.24, 95% CI -0.40, -0.08; p = 0.004) at posttreatment. Sensitivity analyses showed that the positive effect on depressed mood could not be distinguished from some risks of bias. There was no significant effect on pain, fatigue, sleep, and HRQOL at posttreatment and at followup. There was a significant effect on self-efficacy pain posttreatment (SMD 0.85, 95% CI 0.25, 1.46; p = 0.006) and at followup (SMD 0.90, 95% CI 0.14, 1.66; p = 0.02). Operant behavioral therapy significantly reduced the number of physician visits at followup (SMD -1.57, 95% CI -2.00, -1.14; p < 0.001). CONCLUSION: CBT can be considered to improve coping with pain and to reduce depressed mood and healthcare-seeking behavior in FM.
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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 | 0,041 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».