Efficacy of Electrical Stimulators for Bone Healing: A Meta-Analysis of Randomized Sham-Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Electrical stimulation is a common adjunct used to promote bone healing; its efficacy, however, remains uncertain. We conducted a meta-analysis of randomized sham-controlled trials to establish the efficacy of electrical stimulation for bone healing. We identified all trials randomizing patients to electrical or sham stimulation for bone healing. Outcomes were pain relief, functional improvement, and radiographic nonunion. Two reviewers assessed eligibility and risk of bias, performed data extraction, and rated the quality of the evidence. Fifteen trials met our inclusion criteria. Moderate quality evidence from 4 trials found that stimulation produced a significant improvement in pain (mean difference (MD) on 100-millimeter visual analogue scale = -7.7 mm; 95% CI -13.92 to -1.43; p = 0.02). Two trials found no difference in functional outcome (MD = -0.88; 95% CI -6.63 to 4.87; p = 0.76). Moderate quality evidence from 15 trials found that stimulation reduced radiographic nonunion rates by 35% (95% CI 19% to 47%; number needed to treat = 7; p < 0.01). Patients treated with electrical stimulation as an adjunct for bone healing have less pain and are at reduced risk for radiographic nonunion; functional outcome data are limited and requires increased focus in future trials.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».