Efficacy of non-pharmacological interventions for individuals with amyotrophic lateral sclerosis: systematic review and network meta-analysis of randomized control trials
Notice bibliographique
Résumé
This network meta-analysis (NMA) aimed to compare the efficacy of five non-pharmacological interventions, including exercise intervention (EI), nutritional intervention (NI), respiratory intervention (RI), psychological intervention (PSI), and integrated physical intervention (IPI), on functional status, quality of life, muscle strength, pulmonary function, and safety in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). We searched nine databases, PubMed, Cochrane, Embase, Scopus, Web of Science, CNKI, CBM, WFPD, and CSTJ, for randomized controlled trials of ALS patients. The primary outcome was the Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale-Revised (ALSFRS-R) score. Secondary outcomes were the McGill Quality of Life Questionnaire (McGill-QoL), Medical Research Council (MRC)-sum score, Forced Vital Capacity (FVC), and Fatigue Severity Scale (FSS) score. This NMA was conducted using random-effect models to calculate the standard mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI). All types of supplemental interventions had some benefit for patients with ALS. EI had a beneficial effect on the ALSFRS-R score (SMD: 1.01; 95% CI 0.50-1.51), FVC (SMD: 0.78; 95% CI 0.02-1.55), McGill-QoL (SMD: 0.71 95% CI 0.33-1.08), and MRC (SMD: 1.11; 95% CI 0.08-2.14). RI had a beneficial effect on the ALSFRS-R score (SMD: 0.83 95% CI 0.12-1.55). IPI had a beneficial effect on the ALSFRS-R score (SMD: 0.65 95% CI 0.06-1.24). NI had a beneficial effect on the McGill-QoL (SMD: 0.63 95% CI 0.02-1.23). The current study findings support a multimodal intervention strategy with an emphasis on EI for slowing disease progression in patients with ALS.
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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 | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».