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Enregistrement W3193950853 · doi:10.1159/000518311

Osteopathic Medicine in Four Chronic Musculoskeletal Pain Diseases: An Observational Trial with Follow-Up

2021· article· en· W3193950853 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriele Rotter, Sylvia Binting, Tatjana Tissen‐Diabaté, Miriam Ortiz, Benno Brinkhaus

Notice bibliographique

RevueComplementary Medicine Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyVisual analogue scalePhysical therapyChronic painQuality of life (healthcare)Neck painRandomized controlled trialPopulationInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Patients with chronic musculoskeletal pain diseases (CMPDs) often use osteopathic medicine (OM), although the changes in patients with pain diseases are still insufficiently investigated. This study aimed to observe changes along and after OM in addition to routine care on pain, functioning, and quality of life in patients with four CMPDs. METHODS: In this observational trial with follow-up, patients suffering from chronic neck pain (CNP, n = 10), chronic low back pain (CLBP, n = 10), chronic shoulder pain (CSP, n = 10), or chronic knee pain (CKP, n = 10) received up to six OM sessions in addition to routine care. RESULTS: A total of 40 patients (73% female, mean age 47.7 ± 8.3 years, mean pain intensity 59.4 ± 12.5 mm, measured by a visual analog scale [VAS] 0-100 mm) were included. After 26 weeks, there was an improvement in the VAS pain score in the whole population (mean difference to baseline -33.1 mm [95% CI -40.5 to -25.7]), as well in the patients with the four diseases: CNP (-33.7 mm [-54.7 to -12.6]), CLBP (-28.2 mm [-47.9 to -8.4]), CSP (-32.4 [-46.8 to -18.0]), and CKP (-38.1 mm [-49.1 to -27.0]). Regarding disease-specific outcomes, we found improvements in CNP, as measured by the neck disability index (scale 0-50; mean difference -3.6 [-9.0 to 1.9]), CLBP, as measured by the low back pain rating scale (scale 0-60; -3.4 [-12.5 to 5.7]), CSP, as measured by the disabilities of the arm, shoulder and hand score (scale 0-100; -13.4 [-23.1 to -3.7]), and CKP, as measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (scale 0-96; -13.0 [-23.5 to -2.5]). These improvements persisted through week 52. No adverse events were observed. CONCLUSION: The study observed beneficial changes along and after the OM treatment in addition to routine care in patients with four different CMPDs. High-quality, multicenter randomized controlled trials are strongly needed to compare the effectiveness of OM and standard care interventions in treating CMPDs in the future. We have provided sufficient data for sample size calculations for these trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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