0021 Exercise protects against low back pain: systematic review and meta-analysis of controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background The effect of exercise to prevent low back pain (LBP) and associated disability is uncertain. We carried out a meta-analysis to address this question. Methods Literature searches were conducted in PubMed, Embase, Cochrane Library, Google Scholar, and Research Gate from their inception through September 2016. Randomized controlled trials (RCT) and clinical controlled trials (CCT) were eligible for inclusion in the review if they compared an exercise intervention with usual daily activities and at least some of the participants were free from LBP at baseline. Results Sixteen controlled trials including 13 RCTs and 3 CCTs qualified for meta-analyses. Exercise alone reduced the risk of LBP by 33% (risk ratio (RR)=0.67, CI: 0.53 to 0.85, I2=23%, 8 RCTs, N=1634) and exercise combined with education by 27% (RR=0.73, CI: 0.59 to 0.91, I2=6%, 6 trials, N=1381). The severity of LBP and disability due to LBP were also lower in the exercise than control groups. Moreover, results were not changed by excluding the CCTs, or by adjustment for publication bias. There were few trials on healthcare consultation or sick leave for LBP, and meta-analyses of these trials did not show statistically significant protective effects of exercise. Conclusions Exercise reduces the risk of LBP and associated disability, and a combination of strengthening with either stretching or aerobic exercises performed 2–3 times/week can reasonably be recommended for prevention of LBP in the general population. However, education about back disorders, ergonomic principles or exercise effects appears to have no additional beneficial effect on LBP. Funding Finnish Ministry of Education and Culture.
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».