Using ultrasound elastography to assess non-invasive, non-pharmacological interventions for musculoskeletal stiffness: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the current evidence regarding the use of ultrasound elastography for assessing non-invasive, non-pharmacological interventions for eliciting changes in musculoskeletal stiffness. A systematic search of MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and Web of Science databases was performed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. Information on measurement and intervention procedures was extracted. Bias was assessed using Cochrane Risk of Bias or Risk of Bias In Non-randomised Studies of Interventions (ROBINS-I) tools for studies with true or quasi-experimental designs, respectively. Analyses were conducted for adequately powered subgroups based on intervention type, measurement site, and population assessed. Twenty-one studies were included in the review. Overall risk of bias was low for true experimental studies and moderate for quasi-experimental studies. Subgroup analyses indicated a large overall effect for interventions involving manual physiotherapy and taping/splinting for reducing masseter muscle stiffness in patients with masticatory muscle disorders (<i>g</i> = 1.488, 95% CI = 0.320–2.655, <i>p</i> = 0.013). Analyses for other intervention types and patient groups were underpowered. Ultrasound elastography demonstrates clinical applicability for assessing non-invasive, non-pharmacological interventions for musculoskeletal stiffness. However, the comparative efficacy of these interventions for modulating tissue stiffness remains inconclusive. Elastography demonstrates clinical applicability for assessing non-invasive, non-pharmacological interventions for musculoskeletal stiffness Interventions involving manual physiotherapy and taping/bracing showed a large overall effect for reducing masseter muscle stiffness The comparative efficacy of other interventions remains inconclusive
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 tête enseignante, 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 ».