MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024297443 · doi:10.1001/jama.2020.3565

Effect of Biomechanical Footwear on Knee Pain in People With Knee Osteoarthritis

2020· article· en· W3024297443 sur OpenAlexaffabout
Stephan Reichenbach, David T. Felson, Cesar A. Hincapié, Sarah Heldner, Lukas Bütikofer, Armando Lenz, Bruno R. da Costa, Harald Bonél, Richard Jones, Gillian Hawker, Peter Jüni

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisPhysical therapyRandomized controlled trialAdverse effectKnee painPhysical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Individually calibrated biomechanical footwear therapy may improve pain and physical function in people with symptomatic knee osteoarthritis, but the benefits of this therapy are unclear. OBJECTIVE: To assess the effect of a biomechanical footwear therapy vs control footwear over 24 weeks of follow-up. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Randomized clinical trial conducted at a Swiss university hospital. Participants (N = 220) with symptomatic, radiologically confirmed knee osteoarthritis were recruited between April 20, 2015, and January 10, 2017. The last participant visit occurred on August 15, 2017. INTERVENTIONS: Participants were randomized to biomechanical footwear involving shoes with individually adjustable external convex pods attached to the outsole (n = 111) or to control footwear (n = 109) that had visible outsole pods that were not adjustable and did not create a convex walking surface. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary outcome was knee pain at 24 weeks of follow-up assessed with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscore standardized to range from 0 (no symptoms) to 10 (extreme symptoms). The secondary outcomes included WOMAC physical function and stiffness subscores and the WOMAC global score, all ranging from 0 (no symptoms) to 10 (extreme symptoms) at 24 weeks of follow-up, and serious adverse events. RESULTS: Among the 220 randomized participants (mean age, 65.2 years [SD, 9.3 years]; 104 women [47.3%]), 219 received the allocated treatment and 213 (96.8%) completed follow-up. At 24 weeks of follow-up, the mean standardized WOMAC pain subscore improved from 4.3 to 1.3 in the biomechanical footwear group and from 4.0 to 2.6 in the control footwear group (between-group difference in scores at 24 weeks of follow-up, -1.3 [95% CI, -1.8 to -0.9]; P < .001). The results were consistent for WOMAC physical function subscore (between-group difference, -1.1 [95% CI, -1.5 to -0.7]), WOMAC stiffness subscore (between-group difference, -1.4 [95% CI, -1.9 to -0.9]), and WOMAC global score (between-group difference, -1.2 [95% CI, -1.6 to -0.8]) at 24 weeks of follow-up. Three serious adverse events occurred in the biomechanical footwear group compared with 9 in the control footwear group (2.7% vs 8.3%, respectively); none were related to treatment. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among participants with knee pain from osteoarthritis, use of biomechanical footwear compared with control footwear resulted in an improvement in pain at 24 weeks of follow-up that was statistically significant but of uncertain clinical importance. Further research would be needed to assess long-term efficacy and safety, as well as replication, before reaching conclusions about the clinical value of this device. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02363712.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMAMême sujetOsteoarthritis Treatment and MechanismsTravaux en français237 207