The Tai Chi training for middle-aged and elderly patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is a disabling joint disease with an increasingly prevalence among the older individuals. Tai Chi, one of the ancient meditative movements, has been recognized to have clinical benefits for KOA. We aim to evaluate the efficacy and safety of Tai Chi for patients with KOA through this systematic review. METHODS: Five English databases (Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), MEDLINE, EMBASE, AMED, and CINAHL), 4 Chinese databases (CBM, CNKI, CQVIP, and Wanfang), and 5 clinical trial registration databases (ClinicalTrials.gov, ANZCTR, EU-CTR, ChiCTR, and ICTRP) will be searched from establishment of the database until November 31, 2019. Grey literature will be searched in SIGLE, Grey Net, Microsoft Academic, Google Scholar, Open Aire, World Wide Science.org, and WorldCat. There will be no restrictions on language. The randomized controlled trials of Tai Chi training for patients with KOA will be included. The primary outcome will be assessed according to the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Meta-analysis will be conducted with the use of RevMan 5.3. The specific process will refer to the Cochrane Handbook 5.1 for Systematic Review. RESULTS: High-quality synthesis of current evidence on the efficacy and safety of Tai Chi training for KOA will be provided in this study. CONCLUSION: This systematic review aims to present evidence for whether Tai Chi training is an effective intervention which can improve both physical condition and life quality in patients suffering KOA.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».