The effect of EMS, IFC, and TENS on patient-reported outcome measures for chronic low back pain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic low back pain (CLBP) is the leading cause of years lived with disability worldwide. Transcutaneous electrotherapies have been widely used to treat CLBP but, with the partial exception of transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS), their effect on pain, disability, quality-of-life, and psychosocial outcomes have not been systematically reviewed. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to clarify the overall effect of transcutaneous electrotherapies on patient-reported outcome measures (PROMs) in CLBP patients. Methods: Four databases and two study registries were searched for studies that utilized transcutaneous electrotherapies as a primary intervention for CLBP, compared against active or passive controls. Two reviewers independently extracted study data and assessed risk of bias. Studies were grouped by intervention vs. comparison, and by time of follow-up. Meta-analyses were conducted where appropriate. Results: A total of 89 full-text were assessed for eligibility; 14 studies were included, with 6 in the meta-analyses (all TENS or mixed TENS). Pain: meta-analyses revealed no significant difference for TENS vs. active control, TENS vs. passive control, or mixed TENS vs. active control at post-intervention, nor for mixed TENS vs. active control at 1-month post-intervention. Interferential current (IFC) was more effective than active control (2 studies), while electromyostimulation (EMS) was generally superior to passive, but not active, controls (6 studies). Disability: Meta-analyses revealed no significant difference for TENS vs. active control at post-intervention, mixed TENS vs. active control at post-intervention, or mixed TENS vs. active control at 1-month post-intervention. IFC was more effective than active control (2 studies), while the EMS results were mixed (6 studies). We were unable to perform meta-analyses for quality-of-life or psychosocial outcomes. Conclusion: evidence that EMS is superior to passive but not active controls for improving pain, and similar to all controls for improving disability. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=452851, Identifier (CRD42023452851).
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».