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Enregistrement W4220653098 · doi:10.1136/bmj-2021-067718

Psychological interventions for chronic, non-specific low back pain: systematic review with network meta-analysis

2022· review· en· W4220653098 sur OpenAlexaff
Emma Ho, Lingxiao Chen, Milena Simić, Claire E. Ashton‐James, Josielli Comachio, Daniel Xin Mo Wang, Jill A. Hayden, Manuela L. Ferreira, Paulo H. Ferreira

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésMedicineMeta-analysisPhysical therapyCINAHLPsycINFORandomized controlled trialPsychological interventionConfidence intervalMEDLINESystematic reviewChronic painIntervention (counseling)BlindingPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the comparative effectiveness and safety of psychological interventions for chronic low back pain. DESIGN: Systematic review with network meta-analysis. DATA SOURCES: Medline, Embase, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, SCOPUS, and CINAHL from database inception to 31 January 2021. ELIGIBILITY CRITERIA FOR STUDY SELECTION: Randomised controlled trials comparing psychological interventions with any comparison intervention in adults with chronic, non-specific low back pain. Two reviewers independently screened studies, extracted data, and assessed risk of bias and confidence in the evidence. Primary outcomes were physical function and pain intensity. A random effects network meta-analysis using a frequentist approach was performed at post-intervention (from the end of treatment to <2 months post-intervention); and at short term (≥2 to <6 months post-intervention), mid-term (≥6 to <12 months post-intervention), and long term follow-up (≥12 months post-intervention). Physiotherapy care was the reference comparison intervention. The design-by-treatment interaction model was used to assess global inconsistency and the Bucher method was used to assess local inconsistency. RESULTS: 97 randomised controlled trials involving 13 136 participants and 17 treatment nodes were included. Inconsistency was detected at short term and mid-term follow-up for physical function, and short term follow-up for pain intensity, and were resolved through sensitivity analyses. For physical function, cognitive behavioural therapy (standardised mean difference 1.01, 95% confidence interval 0.58 to 1.44), and pain education (0.62, 0.08 to 1.17), delivered with physiotherapy care, resulted in clinically important improvements at post-intervention (moderate quality evidence). The most sustainable effects of treatment for improving physical function were reported with pain education delivered with physiotherapy care, at least until mid-term follow-up (0.63, 0.25 to 1.00; low quality evidence). No studies investigated the long term effectiveness of pain education delivered with physiotherapy care. For pain intensity, behavioural therapy (1.08, 0.22 to 1.94), cognitive behavioural therapy (0.92, 0.43 to 1.42), and pain education (0.91, 0.37 to 1.45), delivered with physiotherapy care, resulted in clinically important effects at post-intervention (low to moderate quality evidence). Only behavioural therapy delivered with physiotherapy care maintained clinically important effects on reducing pain intensity until mid-term follow-up (1.01, 0.41 to 1.60; high quality evidence). CONCLUSIONS: For people with chronic, non-specific low back pain, psychological interventions are most effective when delivered in conjunction with physiotherapy care (mainly structured exercise). Pain education programmes (low to moderate quality evidence) and behavioural therapy (low to high quality evidence) result in the most sustainable effects of treatment; however, uncertainty remains as to their long term effectiveness. Although inconsistency was detected, potential sources were identified and resolved. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42019138074.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,038
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations214
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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