Electrical Stimulation for Long-Bone Fracture-Healing: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bone stimulation represents a $500 million market in the United States. The use of electromagnetic stimulation in the treatment of fractures is common; however, the efficacy of this modality remains uncertain. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to evaluate the effect of electromagnetic stimulation on long-bone fracture-healing. METHODS: We searched four electronic databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and all Evidence-Based Medicine Reviews) for trials of electromagnetic stimulation and bone repair, in any language, published from the inception of the database to April 2008. In addition, we searched by hand seven relevant journals published between 1980 and April 2008 and the bibliographies of eligible trials. Eligible trials enrolled patients with long-bone lesions, randomly assigned them to electromagnetic stimulation or a control group, and reported on bone-healing. Information on the methodological quality, stimulation device, duration of treatment, patient demographics, and all clinical outcomes were independently extracted by two reviewers. RESULTS: Of 2546 citations obtained in the literature search, eleven articles met the inclusion criteria. Evidence from four trials reporting on 106 delayed or ununited fractures demonstrated an overall nonsignificant pooled relative risk of 1.76 (95% confidence interval, 0.8 to 3.8; p = 0.15; I(2) = 60.4%) in favor of electromagnetic stimulation. Single studies found a positive benefit of electromagnetic stimulation on callus formation in femoral intertrochanteric osteotomies, a limited benefit for conservatively managed Colles fracture or for lower limb-lengthening, and no benefit on limb-length imbalance and need for reoperation in surgically managed pseudarthroses or on time to clinical healing in tibial stress fractures. Pain was reduced in one of the four trials assessing this outcome. CONCLUSIONS: While our pooled analysis does not show a significant impact of electromagnetic stimulation on delayed unions or ununited long-bone fractures, methodological limitations and high between-study heterogeneity leave the impact of electromagnetic stimulation on fracture-healing uncertain.
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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 | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».