Tai chi for rheumatoid arthritis: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this systematic review is to evaluate data from controlled clinical trials testing the effectiveness of tai chi for treating rheumatoid arthritis (RA). Systematic searches were conducted on Medline, Pubmed, AMED, British Nursing Index, CINAHL, EMBASE, PsycInfo, The Cochrane Library 2007, Issue 1, the UK National Research Register and ClinicalTrials.gov, Korean medical databases, Qigong and Energy Medicine Database and Chinese databases up to January 2007. Hand-searches included conference proceedings and our own files. There were no restrictions regarding the language of publication. All controlled trials of tai chi for patients with RA were considered for inclusion. Methodological quality was assessed using the Jadad score. The searches identified 45 potentially relevant studies. Two randomized clinical trials (RCTs) and three non-randomized controlled clinical trials (CCTs) met all inclusion criteria. The included RCTs reported some positive findings for tai chi on disability index, quality of life, depression and mood for RA patients. Two RCTs assessed pain outcomes and did not demonstrate effectiveness on pain reduction compared with education plus stretching exercise and usual activity control. The extent of heterogeneity in these RCTs prevented a meaningful meta-analysis. Currently there are few trials testing the effectiveness of tai chi in the management of RA. The studies that are available are of low methodological quality. Collectively this evidence is not convincing enough to suggest that tai chi is an effective treatment for RA. The value of tai chi for this indication therefore remains unproven.
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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 | 0,017 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».