Effectiveness of the McKenzie Method of Mechanical Diagnosis and Therapy for Treating Low Back Pain: Literature Review With Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Literature review with meta-analysis. Background The McKenzie Method of Mechanical Diagnosis and Therapy (MDT), a classification-based system, was designed to classify patients into homogeneous subgroups to direct treatment. Objectives To examine the effectiveness of MDT for improving pain and disability in patients with either acute (less than 12 weeks in duration) or chronic (greater than 12 weeks in duration) low back pain (LBP). Methods Randomized controlled trials examining MDT in patients with LBP were identified from 6 databases. Independent investigators assessed the studies for exclusion, extracted data, and assessed risk of bias. The standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval were calculated to compare the effects of MDT to those of other interventions in patients with acute or chronic LBP. Results Of the 17 studies that met the inclusion criteria, 11 yielded valid data for analysis. In patients with acute LBP, there was no significant difference in pain resolution (P = .11) and disability (P = .61) between MDT and other interventions. In patients with chronic LBP, there was a significant difference in disability (SMD, -0.45), with results favoring MDT compared to exercise alone. There were no significant differences between MDT and manual therapy plus exercise (P>.05) for pain and disability outcomes. Conclusion There is moderate- to high-quality evidence that MDT is not superior to other rehabilitation interventions for reducing pain and disability in patients with acute LBP. In patients with chronic LBP, there is moderate- to high-quality evidence that MDT is superior to other rehabilitation interventions for reducing pain and disability; however, this depends on the type of intervention being compared to MDT. Level of Evidence Therapy, level 1a. J Orthop Sports Phys Ther 2018;48(6):476-490. Epub 30 Mar 2018. doi:10.2519/jospt.2018.7562.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».