Effects of Exergaming on Musculoskeletal Pain in Older Adults: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise is effective for musculoskeletal pain. However, physical, social, and environmental factors make it difficult for older adults to persist in exercising. Exergaming is a new pathway that combines exercise with gameplay and may be helpful for older adults to overcome these difficulties and engage in regular exercise. OBJECTIVE: This systematic review aimed to determine the efficacy of exergaming to improve musculoskeletal pain in older adults. METHODS: The search was performed in 5 databases (PubMed, Embase, CINAHL, Web of Science, and Cochrane Library). The risk of bias for randomized controlled studies was assessed using the revised Cochrane Risk of Bias tool in randomized trials (RoB 2), and the methodological quality was assessed using the Physiotherapy Evidence-Based Database scale. Standardized mean difference and 95% CI were calculated using fixed-effects model meta-analyses in the Review Manager version 5.3 (RevMan 5.3). RESULTS: Seven randomized controlled studies were included, which contained 264 older adults. Three of the 7 studies reported significant improvements in pain after the exergaming intervention, but only 1 reported a significant difference between groups after adjustment for baseline (P<.05), and another reported a significant improvement in thermal pain between the 2 groups (P<.001). The results of the meta-analysis of the 7 studies showed no statistically significant improvement in pain compared to the control group (standardized mean difference -0.22; 95% CI -0.47 to 0.02; P=.07). CONCLUSIONS: Although the effects of exergames on musculoskeletal pain in older adults are unknown, exergame training is generally safe, fun, and appealing to older adults. Unsupervised exercise at home is feasible and cost-effective. However, most of the current studies have used commercial exergames, and it is recommended that there should be more cooperation between industries in the future to develop professional rehabilitation exergames that are more suitable for older adults. The sample sizes of the studies included are small, the risk of bias is high, and the results should be interpreted with caution. Further randomized controlled studies with large sample sizes, high quality, and rigor are needed in the future. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42022342325; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=342325.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».