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Enregistrement W4400454131 · doi:10.1080/15438627.2024.2377087

The effect of resistance training on patients with knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4400454131 sur OpenAlexaboutno aff
Tingrui Xu, Borui Zhang, Dongmei Fang

Notice bibliographique

RevueResearch in Sports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisResistance trainingMedicineOsteoarthritisPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to investigate the beneficial effects of resistance training (RT) on individuals suffering from knee osteoarthritis (KOA). In order to gather relevant studies from the beginning of various databases until January 2023, a comprehensive search was conducted on PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and The Cochrane Library. Additionally, manual searches were performed on the reference lists. The association between RT and KOA was analysed using a random-effects model. The results indicated that patients with KOA who underwent RT experienced a significant reduction in the WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis) Pain index (WMD = −2.441; 95% CI = −3.610 to −1.273; p < 0.01), the WOMAC Stiffness index (WMD = −1.018; 95% CI = −1.744 to −0.293; p < 0.01), the WOMAC Function index (WMD = −7.208; 95% CI = −10.412 to −4.004; p < 0.01), and the VAS (Visual Analogue Scale) index (WMD = −5.721; 95% CI = −9.320 to −2.121; p < 0.01). These improvements were observed when compared to the control group. However, no significant difference was found in the 6-MWT (6-Minute Walk Test) index between the two groups (WMD = 2.659; 95% CI= −16.741 to 22.058; p = 0.788). Consequently, RT has the potential to positively enhance pain, stiffness, and function in patients with KOA, while the 6-MWT index may not exhibit significant improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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