Effect of Low‐Intensity Pulsed Ultrasound on Distraction Osteogenesis Treatment Time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this systematic review with a meta-analysis were to critically analyze the available scientific literature regarding the effects of low-intensity pulsed ultrasound (US) on stimulating bone regeneration and bone maturation during distraction osteogenesis in humans and to determine whether the stimulatory effect of low-intensity pulsed US can effectively reduce the associated treatment time. METHODS: Studies were considered for inclusion if they were randomized clinical trials that examined the effect of low-intensity pulsed US on distraction osteogenesis compared to conventional distraction osteogenesis. The primary outcome was reduced treatment time. Study selection, risk of bias assessment, and data extraction were performed in duplicate. A random-effects meta-analysis model was used when more than 3 trials were eligible for a quantitative analysis and considering the expected differences in interventions and measurement tools. RESULTS: Five randomized clinical trials, with a moderate to high risk of bias, met the eligibility criteria. Four trials examining tibial distraction osteogenesis in 118 patients were combined in a meta-analysis. A statistically significant difference for reduced treatment time between distraction osteogenesis with low-intensity pulsed US and standard distraction osteogenesis was evident (mean difference, -15.236 d/cm; random-effects 95% confidence interval, -19.902 to -10.569 d/cm; P < .0001). As for the mandible, only 1 clinical trial was available, which showed no significant effect of low-intensity pulsed US therapy on distraction osteogenesis. CONCLUSIONS: Current available evidence suggests that low-intensity pulsed US therapy may provide a reduction in the overall treatment time for tibial distraction osteogenesis. However, this conclusion should be considered with caution, given the moderate to high risk of bias in the included randomized clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».