Letter in response to: ‘Which specific modes of exercise training are most effective for treating low back pain? Network meta-analysis’ by Owen<i>et al</i>
Notice bibliographique
Résumé
The recent network meta-analysis by Owen and colleagues1 included 89 trials of exercise for chronic low back pain (LBP) and reported low quality evidence that Pilates, stabilisation, resistance and aerobic exercises are the most effective treatments for these patients. We were surprised by how few trials were included and even more surprised by how large the estimates of treatment effect were. For example, with Pilates the effect is reported to be 1.86 standardised mean difference (SMD) in the abstract and 2.32 SMD in online supplementary table 5. These estimates are about 3–4 times effect sizes normally reported for exercise interventions in LBP and so we took a closer look at the review to try to understand what had happened. That investigation revealed some important issues that we would like to share with readers. First, the review has missed a lot of relevant trials. The Cochrane review of exercise for chronic LBP that is currently underway has identified over 350 trials, whereas the Owen review included only 89. Even applying the restrictive selection criteria of the Owen …
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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 | 0,007 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,012 |
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 ».