Applications of Photobiomodulation Therapy to Musculoskeletal Disorders and Osteoarthritis with Particular Relevance to Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Musculoskeletal disorders caused by osteoarthritis (MSDs/OA) are a growing problem in the modern industrialized society in Canada. Overall aging of the general population and a progressive lack of exercise contribute to this alarming increase. Moreover, a range of chronic conditions including cardiovascular and mental diseases show significantly higher comorbidity with MSDs/OA. Conventional medical treatment for MSDs/OA includes nonsteroidal anti-inflammatory drugs and opiate pain killers. These drugs have major drawbacks such as a relative lack of efficacy, potential for addiction, and even death (Vioxx scandal). Photobiomodulation (PBM) was discovered over 50 years ago but has still not attained widespread acceptance by the medical community. This is partly due to uncertainty about the precise molecular mechanisms of action and a bewildering array of different wavelengths and dosimetric parameters employed in reported studies. Objective: The goal of this review was to survey literature reports of PBM, also known as low-level laser therapy used for treatment of MSDs/OA, concentrating on the growth over time, different wavelengths employed, and application to different joints. Methods: We searched the PubMed database for publication of study on PBM to treat the most common joints. Results: We show that the field of PBM to treat MSDs/OA is expanding exponentially over the past 20 years. A trend has emerged over time for more power to achieve better effective treatments, and the understanding of the physiological effect of safe parameters has improved. There is, however, no consensus on the best set of parameters to treat a specific patient indication. Conclusions: Finally, we highlight gaps in our knowledge and the barriers to further clinical trials. We suggest that the growing body of evidence indicating efficacy, and the almost total lack of side effects, should encourage continued clinical research to support clinical applications where better rehabilitation treatments are much needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».