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Enregistrement W4282591471 · doi:10.1017/cjn.2022.261

Self-Management Programs for Chronic Non-Cancer Pain: A Rapid Review of Randomized Trials

2022· review· en· W4282591471 sur OpenAlexafffundvenue
George N. Okoli, Olt Lam, Viraj K. Reddy, Nicole Askin, Nameer Al‐Yousif, Linda Wilhelm, Janet Gunderson, Anne Hayes, Behzad Mansouri, Ahmed M Abou-Setta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMinistry of Health and Long Term CareCanadian Arthritis Patient AllianceUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialStrictly standardized mean differenceConfidence intervalPhysical therapyQuality of life (healthcare)Meta-analysisRandomizationIntervention (counseling)Internal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Background: The body of evidence regarding self-management programs (SMPs) for adult chronic non-cancer pain (CNCP) is steadily growing, and regular updates are needed for effective decision-making. Objectives: To systematically identify, critically appraise, and summarize the findings from randomized controlled trials (RCTs) of SMPs for CNCP. Methods: We searched relevant databases from 2009 to August 2021 and included English-language RCT publications of SMPs compared with usual care for CNCP among adults (18+ years old). The primary outcome was health-related quality of life (HR-QoL). We conducted meta-analysis using an inverse variance, random-effects model and calculated the standardized mean difference (SMD) and associated 95% confidence interval (CI) and statistical heterogeneity using the I2 statistic. Results: From 8538 citations, we included 28 RCTs with varying patient populations, standards for SMPs, and usual care. No RCTs were classified as having a low risk of bias. There was no evidence of a significant improvement in overall HR-QoL, irrespective of pain type, immediately post-intervention (SMD 0.01, 95%CI −0.21 to 0.24; I2 57%; 11 RCTs; 979 participants), 1–4 months post-intervention (SMD 0.02, 95%CI −0.16 to 0.20; I2 48.7%; 12 RCTs; 1160 participants), and 6–12 months post-intervention (SMD 0.07, 95%CI −0.06 to 0.21; I2 26.1%; 9 RCTs; 1404 participants). Similar findings were made for physical and mental HR-QoL, and for specific QoL assessment scales (e.g., SF-36). Conclusions: There is a lack of evidence that SMPs are efficacious for CNCP compared with usual care. Standardization of SMPs for CNCP and better planned/conducted RCTs are needed to confirm these conclusions.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,017
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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