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Enregistrement W4379471883 · doi:10.1177/23259671231172773

Exercise Therapy for Knee Osteoarthritis: A Systematic Review and Network Meta-analysis

2023· review· en· W4379471883 sur OpenAlexaboutno aff
Ling Mo, Banghua Jiang, Tao Mei, Daihua Zhou

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Orthopaedic Society for Sports Medicine
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisMeta-analysisPhysical therapyCochrane LibraryVisual analogue scaleConfidence intervalRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Exercise is an effective nonpharmaceutical therapy for knee osteoarthritis (KOA). Purpose: To identify the most effective type of exercise therapy for KOA with regard to pain, stiffness, joint function, and quality of life. Study Design: Systematic review; Level of evidence, 3. Methods: The PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library databases were searched, from inception to April 4, 2022. Included were randomized controlled trials that assessed the efficacy on KOA among 5 different exercise therapy groups (aquatic exercise [AE], stationary cycling [CY], resistance training [RT], traditional exercise [TC], and yoga [YG]) and compared with the control group. Outcomes among the groups were assessed with the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), 6-minute walk test (6-MWT), visual analog scale (VAS) for pain, and Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS); weighted mean differences (WMDs) and 95% confidence intervals were calculated. Network meta-analyses comparing outcomes between all groups and with controls were performed, and group rankings were calculated using the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA). Results: A total of 39 studies (N = 2646 participants) were included. Most of the studies failed to blind participants and researchers, resulting in a high risk of performance bias. Significantly worse WOMAC-Pain scores were seen in controls compared with all exercise interventions except AE (WMD [95% CI]: CY, -4.45 [-5.69 to -3.20]; RT, -4.28 [-5.48 to -3.07]; TC, -4.20 [-5.37 to -3.04]; and YG, -0.57 [-1.04 to -1.04]), and worse scores were seen in controls compared with YG regarding WOMAC-Stiffness (WMD, -1.40 [95% CI, -2.45 to -0.34]) and WOMAC-Function (WMD, -0.49 [95% CI, -0.95 to -0.02]). According to the SUCRA, CY was the most effective for improving WOMAC-Pain (80.8%) and 6-MWT (76.1%); YG was most effective for improving WOMAC-Stiffness (90.6%), WOMAC-Function (77.4%), KOOS-Activities of Daily Living (72.0%), and KOOS-Quality of Life (79.1%); AE was the most effective regarding VAS pain (77.2%) and KOOS-Pain (64.0%); and RT was the most effective regarding KOOS-Symptoms (84.5%). Conclusion: All 5 types of exercise were able to ameliorate KOA. AE (for pain relief) and YG (for joint stiffness, limited knee function, and quality of life) were the most effective approaches, followed by RT, CY, and TC.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,033
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations82
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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