Does a home-based exercise program play any role in the treatment of knee osteoarthritis? A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee-osteoarthritis is a very common joint disorder, affecting about 85% of the population worldwide. The effectiveness of home-based exercises is still debatable, with many studies indicating positive outcomes with few side effects, while others find them of limited utility. OBJECTIVES: To assess the role of home-based exercise (HBE) programs in the treatment of knee osteoarthritis. MATERIAL AND METHODS: Randomized controlled trials were included as per the predefined Population, Intervention, Comparison, Outcomes and Study (PICOS) criteria. Demographic summaries and event data for osteoarthritis therapy in the exercise and control groups were assessed, and comparative efficacy was evaluated using clustered graphs. The RevMan software was used to calculate the odds ratio (OR) and risk ratio of the included studies. The risk of bias was also evaluated and heterogeneity analysis was performed. RESULTS: Fifteen clinical trials performed from 2000 to 2022, with a total of 2922 osteoarthritis patients, were included in the study, according to the chosen inclusion criteria. We observed a reduction in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores but a more marked improvement in clinical symptoms in the exercise group. The Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) increased only in the exercise group and not in the control group. We obtained a pooled OR of 0.59 (95% confidence interval (95% CI): 0.36-0.98), T2 value of 0.88, χ2 value of 185.41, degrees of freedom (df) value of 14, I2 value of 92%, and p-value <0.00001. The overall Z effect was 2.04 with a p-value of 0.04. The pooled risk ratio was 0.81 (95% CI: 0.66-0.99) with a T2 value of 0.14, χ2 value of 191.53, df value of 14, I2 value of 93%, and p-value <0.00001. CONCLUSION: The data from the studies included in this meta-analysis are in favor of the use of HBEs for the treatment of knee osteoarthritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».