Effects of transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) in people with knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of Transcutaneous Electric Nerve Stimulation (TENS) on pain, function, walking ability and stiffness in people with Knee osteoarthritis (KOA). DESIGN: Systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, PubMed, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Physiotherapy Evidence Database (PEDro), clinicaltrials.gov and Web of Science (last search November 2021) for randomized controlled trials. The Cochrane Risk of Bias Tool was used for the included studies, and Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) was used to interpret the certainty of results. Standardized Mean Differences (SMDs) and 95% confidence interval (CI) were calculated for meta-analysis. RESULTS: Twenty-nine studies were found (1398 people, age range 54-85, 74% are female) and fourteen were included in this review. Intervention duration was divided as short term (immediately after intervention), medium term (<four weeks) and long term (≥ four weeks). Active TENS showed greater improvement in Visual Analogue Scale (VAS) than sham TENS.Combining TENS with other interventions produced superior outcomes compared with other interventions for VAS in all the terms. In the meanwhile, TENS combined with other interventions was superior to other interventions for the pain subgroup of Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index in the medium term and long term. TENS combined with other interventions was superior to other interventions for function in the medium term and long term. CONCLUSION: TENS could significantly relieve pain, decrease dysfunction and improve walking ability in people with KOA, but it is not effective for stiffness.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 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 ».