Effects of mind-body therapies in knee osteoarthritis: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Knee osteoarthritis (KOA) is a frequent degenerative condition. Patients with KOA have employed mind-body therapies frequently, and their efficacy has been established. The main purpose of our study is to compare the effects of different mind-body therapies on patients with KOA. Material and methods: Only randomized controlled trials (RCTs) were gathered through searches in the Cochrane Library, PubMed, EBSCO, Web of Science, Medline, and Embase to investigate the effects of various mind-body therapies in KOA patients. The Cochrane bias risk assessment tool was used to assess the methodological quality of the included studies, and the data analysis program was then used to analyse the data in accordance. Results: The study used an overall sample size of 859 from a total of 17 RCTs. In addition, a total of 13 different mind-body therapies were included in our study. According to the network meta-findings, the patients' scores on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) can be significantly improved by Baduanjin exercises (SUCRA: 98.3%), the Time Up and Go (TUG) Test can be significantly decreased by balance training (SUCRA: 99.4%), the 36-Item Short Form Health Survey questionnaire's mental health component can be significantly improved by MBSR (SUCRA: 87.9%), and balance training can significantly improve patients' physical health component of SF-36 (SUCRA: 90.3%). Conclusions: According to the Network's Ranking Plot, Baduanjin or Balance Training and MBSR can offer patients with KOA greater benefits for motor function or quality of life than other mind-body therapies. The medical staff can choose different mind-body therapies according to the patient's actual condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».