Yoga for Chronic Low Back Pain: A Meta‐Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the efficacy of yoga as an intervention for chronic low back pain (CLBP) using a meta-analytical approach. Randomized controlled trials (RCTs) that examined pain and⁄or functional disability as treatment outcomes were included. Post-treatment and follow-up outcomes were assessed. METHODS: A comprehensive search of relevant electronic databases, from the time of their inception until November 2011, was conducted. Cohen's d effect sizes were calculated and entered in a random-effects model. RESULTS: Eight RCTs met the criteria for inclusion (eight assessing functional disability and five assessing pain) and involved a total of 743 patients. At post-treatment, yoga had a medium to large effect on functional disability (d=0.645) and pain (d=0.623). Despite a wide range of yoga styles and treatment durations, heterogeneity in post-treatment effect sizes was low. Follow-up effect sizes for functional disability and pain were smaller, but remained significant (d=0.397 and d=0.486, respectively); however, there was a moderate to high level of variability in these effect sizes. DISCUSSION: The results of the present study indicate that yoga may be an efficacious adjunctive treatment for CLBP. The strongest and most consistent evidence emerged for the short-term benefits of yoga on functional disability. However, before any definitive conclusions can be drawn, there are a number of methodological concerns that need to be addressed. In particular, it is recommended that future RCTs include an active control group to determine whether yoga has specific treatment effects and whether yoga offers any advantages over traditional exercise programs and other alternative therapies for CLBP.
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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 | 0,033 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,052 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».