Efficacy of High-Intensity and Low-Level Laser Therapy Combined With Exercise Therapy on Pain and Function in Knee Osteoarthritis: A Systematic Review and Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: High-intensity laser therapy (HILT) and low-level laser therapy (LLLT) combined with exercise therapy (ET) have emerged as effective treatment options for musculoskeletal pain. However, there have remained uncertainties regarding the magnitude of their effects in reducing pain and improving function in patients with knee osteoarthritis. Hence, we performed a systematic review and network meta-analysis of available evidence in the literature to answer this query. Methods: A literature search was carried out in Embase, PubMed, and Scopus databases without any language restrictions from 1 January 1990 to 31 December 2023. We examined randomized controlled trial (RCT) studies that investigated the efficiency of HILT or LLLT plus knee osteoarthritis ET in pain and functional improvement of the knee. We performed a network meta-analysis and provided the standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI) by pooling the continuous data on the visual analogue scale (VAS) pain score and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) function score using a random-effects model. Results: In total, 11 eligible RCTs were included. Our analysis revealed significant improvements in the VAS pain and WOMAC function scores on weeks 4 and 8 after interventions in groups treated with LLLT+ET and HILT+ET compared with placebo+ET. Moreover, HILT+ET showed a greater reduction in the VAS pain score (SMD=-1.41; 95% CI: -2.05 to -0.76) and improvement in the WOMAC function score (SMD=-2.20; 95% CI: -3.21 to -1.19) than LLLT+ET in week 8. Conclusion: Based on our findings, both HILT+ET and LLLT+ET treatments effectively reduced pain and improved function, but HILT+ET showed a more significant improvement in both outcomes compared to LLLT+ET.
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».