MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389145416 · doi:10.1111/os.13920

Kinesitherapy for Knee Osteoarthritis Patients Physical and Psychological Health Based on “Traditional Chinese Exercise” Management Modalities: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Randomized Controlled Trials

2023· review· en· W4389145416 sur OpenAlexaboutno aff
Biao Tan, Yan Yan, Qiujun Zhou, Qiang Ran, Hong Chen, Shiyi Sun, Weizhong Lu, Weiheng Chen, Jiajun Wang

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing University of Chinese MedicineChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésWOMACPhysical therapyOsteoarthritisMedicineRandomized controlled trialVisual analogue scaleModalitiesRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional Chinese exercise ("TCE" management modalities), including but not limited to Tai Chi, Baduanjin, and Yijinjing, has a good effect on improving the physical function of patients with knee osteoarthritis, but less attention has been paid to the impact on the psychological health of patients, and currently there is insufficient evidence to support it. We conducted this study to provide a systematic synthesis of best evidence regarding the physical and mental health of patients with knee osteoarthritis treated by traditional Chinese exercise. Literature on the effectiveness of traditional Chinese exercise (Tai Chi, Baduanjin, Yijinjing, Qigong, etc.) versus conventional therapy (muscle-strength training of the lower extremity and aerobic training, wellness education, quadriceps strengthening exercises, etc.) on Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), visual analog scale (VAS), Short Form-36 (SF-36), Timed Up and Go Test (TUG), and Berg Balance Scale (BBS) in knee osteoarthritis (KOA) from Pubmed, Web of Science, Ovid Technologies, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Chinese Science and Technology Periodical Database (VIP), Wanfang Database, and SinoMed were collected from their inception to April 2022. Thirty-three studies with 2621 cases were included in this study. The study's results indicated that compared with conventional therapy, traditional Chinese exercise had more advantages on patients' WOMAC score, significantly reducing patients' overall WOMAC score (SMD = -0.99; 95% CI: -1.38, -0.60; p < 0.00001) and relieving pain (SMD = -0.76; 95% CI: -1.11, -0.40; p < 0.0001) in patients with KOA. It also has advantages over conventional therapy in improving mental component score (MCS) (SMD = 0.32; 95% CI: -0.00, 0.65; p = 0.05) and physical component score (PCS) (SMD = 0.34; 95% CI: 0.05, 0.62; p = 0.02). Compared with conventional therapy, traditional Chinese exercise can significantly reduce the effect on timed up and go test (TUG) score (SMD = -0.30; 95% CI: -0.50, -0.11; p = 0.002), beck depression inventory (DBI) score (SMD = -0.62; 95% CI: -1.03, -0.22; p = 0.002), and increase the impact on Berg Balance Scale (BBS) score (SMD = 0.60; 95% CI: 0.37, 0.83; p < 0.00001). The findings of this study indicated that traditional Chinese exercise improved body function and mental health in patients with knee osteoarthritis significantly. More high-quality clinical evidence-based data was needed to confirm the therapeutic effect of traditional Chinese exercise on the physical and mental health in KOA patients.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,020
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrthopaedic SurgeryMême sujetOsteoarthritis Treatment and MechanismsTravaux en français237 207