Do magnetic field applications lead to improved bone union in light of Evidence-Based Medicine principles? Analysis of the scientific evidence from basic science to clinicalresearch
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the widespread indications for using magnet therapy is impaired bone union or an attempt to accelerate the physiological process of osteogenesis.However, it must be noticed that the practical use of magnetic fields in patients after bone fractures overtakes clear clinical recommendations and indisputable scientific evidence.Aims: This article attempts to estimate the current state of knowledge on the effectiveness of magnetotherapy in the claimed range of injuries to the movement system. Material and methods:The critical literature review analyzed bibliographic data for the past ten years.The resources of the following medical search engines were used -PubMed, MEDLINE, Physiotherapy Evidence Database (PEDro), and Web of Science Core Collection.Results: Both basic and clinical studies confirm the effectiveness of these physical treatments after bone fractures.However, it is difficult to say that the strength and level of evidence is high and satisfactory.According to our findings, the average PEDro score for the cited papers is 5.56, which could be a more satisfactory result.Randomized clinical trials with the highest rate (7-10 points on the Physiotherapy Evidence Database scale) are still needed.Magnetic field treatments can be used, although they only support standard management.Conclusions: At this stage, it seems that for clinical purposes such as stimulating bone union and reducing pain, the most recommended is the use of a magnetic field with treatment parametersmagnetic induction of 1-10 mT, frequency up to 50 Hz, rectangular or sinusoidal waveform, single treatment time of 20-30 minutes, 5-7 treatments per week for several to several weeks. 17
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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 | 0,027 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».