Low-intensity pulsed ultrasonography versus electrical stimulation for fracture healing: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To best inform evidence-based patient care, it is often desirable to compare competing therapies. We performed a network meta-analysis to indirectly compare low intensity pulsed ultrasonography (LIPUS) with electrical stimulation (ESTIM) for fracture healing. METHODS: We searched the reference lists of recent reviews evaluating LIPUS and ESTIM that included studies published up to 2011 from 4 electronic databases. We updated the searches of all electronic databases up to April 2012. Eligible trials were those that included patients with a fresh fracture or an existing delayed union or nonunion who were randomized to LIPUS or ESTIM as well as a control group. Two pairs of reviewers, independently and in duplicate, screened titles and abstracts, reviewed the full text of potentially eligible articles, extracted data and assessed study quality. We used standard and network meta-analytic techniques to synthesize the data. RESULTS: Of the 27 eligible trials, 15 provided data for our analyses. In patients with a fresh fracture, there was a suggested benefit of LIPUS at 6 months (risk ratio [RR] 1.17, 95% confidence interval [CI] 0.97-1.41). In patients with an existing nonunion or delayed union, ESTIM had a suggested benefit over standard care on union rates at 3 months (RR 2.05, 95% CI 0.99-4.24). We found very low-quality evidence suggesting a potential benefit of LIPUS versus ESTIM in improving union rates at 6 months (RR 0.76, 95% CI 0.58-1.01) in fresh fracture populations. CONCLUSION: To support our findings direct comparative trials with safeguards against bias assessing outcomes important to patients, such as functional recovery, are required.
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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 | 0,037 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».