Extracorporeal shockwave therapy improves pain and function in subjects with knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the safety and effectiveness of extracorporeal shockwave therapy (ESWT) for reducing pain and improving functionality in people with knee osteoarthritis (KOA). Methods The Cochrane Library, PubMed, CINAHL, Physiotherapy Evidence Database (PEDro) and Google Scholar were systematically searched for randomized trials published up to September 30th of 2019. The main outcome measures to evaluate the treatment effect were pain, as reported on a visual analogue scale (VAS), and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Secondary outcome measures were the range of motion (ROM) and walking tests. A quantitative analysis was conducted using the inverse variance method and the random effects model. Results Fourteen studies were included (n = 782 participants and 877 knees). Moderate quality of evidence showed that ESWT causes a decrease on the pain VAS [mean difference (MD) = 1.7 cm; confidence interval (CI) 95%: 1.1–2.3] and WOMAC (MD = 13.9 points; CI 95%: 6.9–20.8). The effect of ESWT using medium energetic density was greater than with low or high density in the WOMAC (Chi 2 = 9.8, p = 0.002) and bordered statistical significance on the VAS (Chi 2 = 3.8, p = 0.05). Very low quality of evidence showed that ESWT causes moderate improvement in the knee ROM (MD = 17.5°; CI 95%: 9.4–25.5) and walking test [standardized mean difference (SMD) = 0.58; CI 95%: 0.35–0.81]. Conclusions ESWT is an effective treatment for improving pain and functionality in patients with KOA in the short term with few minor side effects . Further clinical trials should include longer follow-up periods and be designed to lower the risk of bias.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».