Pharmacotherapy Versus Exercise for Management of Low Back Pain: a Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/aims: Use of pharmacological agents for low back pain (LBP) is more popular than physical exercises due to convenience, and administrative easiness. However, it is unclear whether pharmacotherapy is superior to exercises. The study aimed to examine efficacy of pharmacotherapy versus physical exercises for LBP. Materials/Methods: This is a network meta-analysis of randomized and non-randomised trials. We searched MEDLINE, PubMed, CINAHL, Academic Search Complete, and PsycINFO for articles published in English on use of pharmacotherapy and/or exercise in LBP management. Initial title, abstract screening and extraction were done following a predefined eligibility criteria. We used random-effect model of meta-analysis to estimate efficacy of pharmacotherapy and exercise, and network meta-analysis to compare their separate efficacies. We appraised quality of the included studies with aid of Cochrane Risk of Bias 1 and 2. Results: Relative to placebo, there were significant reductions in pain intensity with both pharmacotherapy (SMD = -0.769, 95% CI = -1.290-0.248, I2 = 96.634) and exercises (SMD = -1.563, CI = -2.784-0.342, I2 = 93.701). Direct comparison of pharmacotherapy and exercise showed insignificant reduction in pain intensity amongst individuals who received exercise compared to pharmacotherapy and exercise (SMD= -0.138, CI = -0.384 – 0.660). Indirect comparison showed no significant difference between pharmacotherapy and acupuncture (SMD = 0.023 (CI = -0.688 to 0.733). Overall, in favour of exercise, we obtained a combined estimate of SMD = -0.483 = (CI =-2.059 to 1.093). Conclusions: Exercise appears superior to pharmacotherapy for LBP, however exercise may not always be a preferred option.
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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 | 0,026 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».