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Enregistrement W3101809219 · doi:10.26444/jpccr/127466

Efficacy of interferential current on relieving pain of musculoskeletal origin – protocol of a systematic review and meta-analysis undertaken

2020· review· en· W3101809219 sur OpenAlexaboutno aff
Hisham M. Hussein, Raghad Alshammari, Sultana S. Al-Barak, Shahad N. Alajlan

Notice bibliographique

RevueJournal of Pre-Clinical and Clinical Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational health in dentistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMusculoskeletal painMedicineProtocol (science)Physical therapySystematic reviewAlternative medicinePhysical medicine and rehabilitationMEDLINEPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective.Interferential current IFC is one of the common electrotherapeutic modalities used in the treatment of painful conditions.Patients with musculoskeletal pain seek medical help in order to reduce their pain that could be achieved using IFC.The current review aims to analyze the recently available information regarding the efficacy of the IFC in alleviating the pain of musculoskeletal origin.State of knowledge.IFC, as one of the medium frequency currents, has the advantage of being more comfortable and deeply penetrating so that it can reach deeper painful tissues.It has been proposed that IFC can relieve pain through stimulating different body mechanisms, such as the gate mechanism and the release of body opioids.However, the evidence behind the effectiveness of IFC as a pain-relieving modality for musculoskeletal pain has been poorly studied and still not conclusive.Conclusions.This systematic review will summarize the effects of IFC on relieving musculoskeletal pain as reported through improvement in visual analog scale, numeric pain rating scale, or the McGill pain questionnaire.Through searching multiple databases and including randomized controlled trials published during the last ten years, the findings of the current systematic review and meta-analysis will establish the quality of the recently available evidence and demonstrate if there will be a need for further studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,026
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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 Opus0,782
Tête enseignante GPT0,752
Écart entre enseignants0,030 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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