Effects of transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) in people with knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle