Safety of exercise training in multiple sclerosis: An updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: A review of the safety profile of exercise training in multiple sclerosis (MS) has not been conducted since 2013. Objective: We undertook a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials (RCTs) of exercise training published since 2013 and quantified estimated population risks of clinical relapse, adverse events (AE) and serious adverse event (SAE). Methods: Articles reporting safety outcomes from comparisons of exercise training with non-exercise among persons with MS were identified. The risk of bias was established from study’s internal validity assessed using Physiotherapy Evidence Database (PEDro). Rates and estimated mean population relative risks (RRs; 95% confidence interval (CI)) of safety outcomes were calculated, and random-effects meta-analysis estimated the mean RR. Results: Forty-six interventions from 40 RCTs ( N = 1780) yielded 46, 40 and 39 effects for relapse, AE, adverse effects and SAE, respectively. The mean population RRs ((95% CI), p-value) for relapse, AE and SAE were 0.95 ((0.61, 1.48), p = 0.82), 1.40 ((0.90, 2.19), p = 0.14) and 1.05 ((0.62, 1.80), p = 0.85), respectively. No significant heterogeneity is observed for any outcome. Conclusion: In studies that reported safety outcomes, there was no higher risk of relapse, AE, adverse effects or SAE for exercise training than the comparator. Exercise training may be promoted as safe and beneficial to persons with MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».