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Enregistrement W2290545230 · doi:10.1186/s12998-016-0089-8

Multimodal care for the management of musculoskeletal disorders of the elbow, forearm, wrist and hand: a systematic review by the Ontario Protocol for Traffic Injury Management (OPTIMa) Collaboration

2016· review· en· W2290545230 sur OpenAlexafffundabout
Deborah Sutton, Douglas P. Gross, Pierre Côté, Kristi Randhawa, Hainan Yu, Jessica J. Wong, Paula Stern, Sharanya Varatharajan, Danielle Southerst, Heather M. Shearer, Maja Stupar, Rachel Goldgrub, Gabrielle van der Velde, Margareta Nordin, Linda Carroll, Anne Taylor‐Vaisey

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensToronto Public HealthUniversity of AlbertaCanadian Memorial Chiropractic CollegeUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsFinancial Services CommissionUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMedicinePhysical therapyRandomized controlled trialCINAHLEpicondylitisEvidence-based medicineMEDLINEPhysical medicine and rehabilitationSystematic reviewPopulationForearmCochrane LibraryPsychological interventionWristPsycINFOElbowAlternative medicineSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Musculoskeletal disorders of the elbow, forearm, wrist and hand are associated with pain, functional impairment and decreased productivity in the general population. Combining several interventions in a multimodal program of care is reflective of current clinical practice; however there is limited evidence to support its effectiveness. The purpose of our review was to investigate the effectiveness of multimodal care for the management of musculoskeletal disorders of the elbow, forearm, wrist and hand on self-rated recovery, functional recovery, or clinical outcomes in adults or children. METHODS: We conducted a systematic review of the literature and best evidence synthesis. We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from January 1990 to March 2015. Randomized controlled trials, cohort studies, and case-control studies were eligible. Random pairs of independent reviewers screened studies for relevance and critically appraised relevant studies using the Scottish Intercollegiate Guidelines Network criteria. Studies with a low risk of bias were synthesized following best evidence synthesis principles. RESULTS: We screened 5989 articles, and critically appraised eleven articles. Of those, seven had a low risk of bias; one addressed carpal tunnel syndrome and six addressed lateral epicondylitis. Our search did not identify any low risk of bias studies examining the effectiveness of multimodal care for the management of other musculoskeletal disorders of the elbow, forearm, wrist or hand. The evidence suggests that multimodal care for the management of lateral epicondylitis may include education, exercise (strengthening, stretching, occupational exercise), manual therapy (manipulation) and soft tissue therapy (massage). The evidence does not support the use of multimodal care for the management of carpal tunnel syndrome. CONCLUSIONS: The current evidence on the effectiveness of multimodal care for musculoskeletal disorders of the elbow, forearm, wrist and hand is limited. The available evidence suggests that there may be a role for multimodal care in the management of patients with persistent lateral epicondylitis. Future research is needed to examine the effectiveness of multimodal care and guide clinical practice. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: CRD42014009093.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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