Effect of myofascial techniques for treatment of persistent arm pain after breast cancer treatment: randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effect of myofascial therapy in addition to a standard physical therapy program for treatment of persistent arm pain after finishing breast cancer treatment. DESIGN: Double-blinded (patient and assessor) randomized controlled trial. SETTING: University Hospitals Leuven, Belgium. PATIENTS: A total of 50 patients with persistent arm pain and myofascial dysfunctions after breast cancer treatment. INTERVENTION: Over three months, all patients received a standard physical therapy program. The intervention group received in addition 12 sessions of myofascial therapy, and the control group received 12 sessions of placebo therapy. MAIN MEASUREMENTS: ) and pain quality (McGill Pain Questionnaire). Measures were taken before and after the intervention and at long term (6 and 12 months follow-up). RESULTS: Patients in the intervention group had a significantly greater decrease in pain intensity compared to the control group (VAS -44/100 vs. -24/100, P = 0.046) with a mean difference in change after three months between groups of 20/100 (95% confidence interval, 0.4 to 39.7). After the intervention, 44% versus 64% of patients still experienced pain in the intervention and control group, respectively ( P = 0.246). No significant differences were found for the other outcomes. CONCLUSION: Myofascial therapy is an effective physical therapy modality to decrease pain intensity at the arm in breast cancer survivors at three months, but no other benefits at that time were found. There were no long-term effects at 12 months either.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».