ADHERENCE TO PRESCRIBED EXERCISE AND CLINICAL OUTCOMES IN PEOPLE WITH CHRONIC NONSPECIFIC LOW BACK PAIN: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Exercise is widely accepted as a first-line treatment for chronic non-specific low back pain (CNSLBP). However, the benefits of exercise diminish over time, as does adherence to exercise. It is unclear whether greater exercise adherence is associated with improvements in pain intensity (PI) and functional limitation (FL). We explored the relationship between exercise adherence and patient-reported outcomes in people with CNSLBP. METHODS We conducted a secondary analysis of the Cochrane systematic review, ‘Exercise therapy for chronic low back pain’, using a subset of 24 trials that measured exercise adherence compared to usual care. Random-effects meta-analysis was performed in R for PI and FL at the closest time point post-intervention. We used predefined subgroups of exercise adherence of ‘Good’ (90-100%), ‘Moderate’ (70-89%), or ‘Poor’ (14-69%) adherence. We used the risk of bias judgements provided by Cochrane. RESULTS All trials included were deemed low risk of bias. Compared to usual care, ‘Good’ adherence was associated with reduced PI by 17.83 points on a 100-point scale (95% CI -26.23 to -9.43; I2 = 81.7%) and FL by 9.69 points on a 100-point scale (95% CI -12.64 to -6.74; I2 = 18.9%). ‘Moderate’ adherence was associated with reduced PI by 6.93 points (95% CI -10.43 to -3.44; I2 = 18.3%) and FL by 3.80 points (95% CI -6.10 to -1.49; I2 = 0%). ‘Low’ adherence was associated with reduced PI by 7.50 points (95% CI -19.83 to -4.84; I2 = 89.7%) and FL by 3.35 points (95% CI -10.45 to -3.74; I2 = 82.7%). CONCLUSIONS Greater adherence to exercise is associated with greater improvements in PI and FL in adults with CNSLBP. Further research is needed to understand the causal effect of adherence on patient-reported outcomes. Better reporting of this potentially important exercise parameter in randomised trials is also needed.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».