Is high intensity laser therapy more effective than other physical therapy modalities for treating knee osteoarthritis? A systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of physical therapy modalities, especially high intensity laser therapy (HILT), for individuals with knee osteoarthritis (KOA) is still controversial. Objective: To compare the effects of HILT to other physical therapy modalities on symptoms and function in individuals with KOA. Methods: Six databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, EBSCO, and PEDro) were searched in March 2022. Included studies were randomized controlled trials involving HILT conducted on individuals with KOA. The end-trial weighted mean difference (WMD) and standard deviations (SD) with 95% confidence intervals (CI) were analyzed. Results: Ten studies with 580 participants were obtained, of which nine were included in the final network meta-analysis. In terms of relieving pain, HILT demonstrated the highest probability of being among the most effective treatments, with surface under the cumulative ranking (SUCRA) = 100%, and compared to a control (placebo laser or exercise or a combination of both) on the visual analog scale (VAS) for pain it demonstrated significant benefits (WMD 1.66, 95% CI 1.48-1.84). For improving self-reported function, as measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) total scores, the HILT SUCRA value led with 98.9%. When individuals with KOA were treated by HILT, the improvement in stiffness was statistically significant (WMD 0.78, 95% CI 0.52-1.04) but the amount of improvement was smaller than the minimal clinically important difference (MCID). Conclusion: The current evidence suggests that HILT may be more effective than other physical therapy modalities for improving pain and function in individuals with KOA. For improving stiffness, however, it may not be clinically effective. Systematic review registration: [https://www.researchregistry.com], identifier [1148].
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».