The Effect of Transcutaneous Electrotherapy on Lumbar Range of Motion and Paraspinal Muscle Characteristics in Chronic Low Back Pain Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic low back pain (CLBP) affects paraspinal muscle size, quality (e.g., fatty infiltration), range of motion (ROM), and strength. Although transcutaneous electrotherapies are used to treat CLBP, their effects on paraspinal-related outcomes are not fully known. The aim of this systematic review and meta-analysis was to assess the overall effect of transcutaneous electrotherapies on trunk/lumbar ROM, paraspinal muscle morphology, and trunk muscle function (including strength and endurance) in CLBP patients. A systematic search of four databases and two study registers was conducted between 1 February 2022 and 15 September 2022. Two reviewers were responsible for screening and data extraction. Of the 3939 independent records screened, 10 were included in the systematic review and 2 in the meta-analysis. The results suggest there is limited evidence that both EMS and EMS plus exercise are superior to passive and active controls, respectively, for improving trunk muscle endurance. There is limited evidence that neither TENS nor mixed TENS are superior to controls for improving trunk muscle endurance. There is limited evidence that NMES is superior to passive controls for improving trunk muscle strength. The effect of transcutaneous electrotherapy on the other investigated outcomes was inconclusive. Future transcutaneous electrotherapy studies should focus on paraspinal-based outcomes that are under-studied.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».