Yoga for Chronic Low Back Pain: A Meta‐Analysis of Randomized Controlled Trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,137 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 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 découle