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Enregistrement W4387373188 · doi:10.1016/j.apmr.2023.09.017

One and Done? The Effectiveness of a Single Session of Physiotherapy Compared With Multiple Sessions to Reduce Pain and Improve Function and Quality of Life in Patients With a Musculoskeletal Disorder: A Systematic Review With Meta-analyses

2023· review· en· W4387373188 sur OpenAlexafffund
Marc-Olivier Dubé, Sarah Dillon, Kevin Gallagher, Jake Ryan, Karen McCreesh

Notice bibliographique

RevueArchives of Physical Medicine and Rehabilitation · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationPublic Health Agency
Mots-clésPhysical therapySession (web analytics)MedicinePhysical medicine and rehabilitationRehabilitationQuality of life (healthcare)NursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare single and multiple physiotherapy sessions to improve pain, function, and quality of life (QoL) in patients with musculoskeletal disorders (MSKDs). DATA SOURCES: AMED, Cinahl, SportsDiscus, Medline, Cochrane Register of Clinical Trials, Physiotherapy Evidence Database, and reference lists. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials (RCTs) comparing single and multiple physiotherapy sessions for MSKDs. DATA EXTRACTION: Two reviewers extracted data and assessed risk of bias and certainty of evidence using Cochrane Risk of Bias tool 2.0 and Grading of Recommendation Assessment, Development, and Evaluation. DATA SYNTHESIS: Six RCTs (n=2090) were included (conditions studied: osteoporotic vertebral fracture, neck, knee, and shoulder pain). Meta-analyses with low-certainty evidence showed a significant pain improvement at 6 months in favor of multiple sessions compared with single session interventions (3 RCTs; n=1035; standardized mean difference [SMD]: 0.29; 95% CI: 0.05 to 0.53; P=.02) but this significant difference in pain improvement was not observed at 3 months (4 RCTs; n=1312; SMD: 0.39; 95% CI: -0.11 to 0.89; P=.13) and at 12 months (4 RCTs; n=1266; SMD: -0.05; 95% CI: -0.49 to 0.39; P=.82). Meta-analyses with low-certainty evidence showed no significant differences in function at 3 (4 RCTs; n=1583; SMD: 0.05; 95% CI: -0.11 to 0.21; P=.56), 6 (4 RCTs; n=1538; SMD: 0.06; 95% CI: -0.12 to 0.23; P=.53) and 12 months (4 RCTs; n=1528; SMD: 0.08; 95% CI: -0.08 to 0.25; P=.30) and QoL at 3 (4 RCTs; n=1779; SMD: 0.08; 95% CI: -0.02 to 0.17; P=.12), 6 (3 RCTs; n=1206; SMD: 0.03; 95% CI: -0.08 to 0.14; P=.59), and 12 months (4 RCTs; n=1729; SMD: -0.03; 95% CI: -0.12 to 0.07; P=.58). CONCLUSIONS: Low certainty meta-analyses found no clinically significant differences in pain, function, and QoL between single and multiple physiotherapy sessions for MSKD management for the conditions studied. Future research should compare the cost-effectiveness of those different models of care.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,035
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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