Efficacy of Balneotherapy and Mud Therapy in Patients with Knee Osteoarthritis: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To identify literature reporting on thermal mineral water and mud therapy effectiveness on pain, stiffness and knee function in patients with knee osteoarthritis. Design Systematic evidence scan of MEDLINE and PubMed was performed to identify the randomized controlled trial studies published from 2004 to December 2018. Study selection Papers reporting the effect of balneotherapy and mud therapy for treating knee OA, a duration of ≥2 weeks and in which Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores were used as an outcome measure. Data extraction Not RCT, Studies not in English. Results A quantitative meta-analysis of ten studies (831 patients) was performed. Five clinical studies (407 patients) measured effectiveness of balneotherapy and there was significant difference between the groups in WOMAC pain score, WOMAC stiffness score and WOMAC function score, with the differences in favour of balneotherapy. Six clinical studies (500 patients) measured effectiveness of mud therapy and there was significant difference between the groups in WOMAC pain score, WOMAC stiffness score and WOMAC function score, with the differences in favour of mud therapy. Conclusion This meta-analysis indicates that balneotherapy and mud therapy were clinically effective in relieving pain, stiffness, and improving function, as assessed by WOMAC score.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».