The effect of spinal manipulative therapy on pain relief and function in patients with chronic low back pain: an individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A 2019 review concluded that spinal manipulative therapy (SMT) results in similar benefit compared to other interventions for chronic low back pain (LBP). Compared to traditional aggregate analyses individual participant data (IPD) meta-analyses allows for a more precise estimate of the treatment effect. PURPOSE: To assess the effect of SMT on pain and function for chronic LBP in a IPD meta-analysis. DATA SOURCES: Electronic databases from 2000 until April 2016, and reference lists of eligible trials and related reviews. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials (RCT) examining the effect of SMT in adults with chronic LBP compared to any comparator. DATA EXTRACTION AND DATA SYNTHESIS: We contacted authors from eligible trials. Two review authors independently conducted the study selection and risk of bias. We used GRADE to assess the quality of the evidence. A one-stage mixed model analysis was conducted. Negative point estimates of the mean difference (MD) or standardized mean difference (SMD) favors SMT. RESULTS: Of the 42 RCTs fulfilling the inclusion criteria, we obtained IPD from 21 (n=4223). Most trials (s=12, n=2249) compared SMT to recommended interventions. There is moderate quality evidence that SMT vs recommended interventions resulted in similar outcomes on pain (MD -3.0, 95%CI: -6.9 to 0.9, 10 trials, 1922 participants) and functional status at one month (SMD: -0.2, 95% CI -0.4 to 0.0, 10 trials, 1939 participants). Effects at other follow-up measurements were similar. Results for other comparisons (SMT vs non-recommended interventions; SMT as adjuvant therapy; mobilization vs manipulation) showed similar findings. SMT vs sham SMT analysis was not performed, because we only had data from one study. Sensitivity analyses confirmed these findings. LIMITATIONS: Only 50% of the eligible trials were included. CONCLUSIONS: Sufficient evidence suggest that SMT provides similar outcomes to recommended interventions, for pain relief and improvement of functional status. SMT would appear to be a good option for the treatment of chronic LBP. Systematic Review Registration Number PROSPERO CRD42015025714.
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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 | 0,052 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».