Long- and short-term effectiveness of traditional Chinese exercises in improving the overall physical capacity of patients with knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing global popularity of traditional Chinese exercise (TCE) provides substantial evidence of its significant efficacy in treating knee osteoarthritis (KOA). To assess the impact of different types of TCE and varying exercise durations on KOA patients, we conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) on this topic. METHODS: Two investigators extensively searched four electronic databases (PubMed, Embase, Cochrane, and Web of Science) from their inception until December 16, 2023, to identify all relevant RCTs on the use of TCE for KOA treatment. The included studies were assessed for risk of bias using the Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool (CCRBT), and data analysis was performed using Stata 15.0. RESULTS: A total of 20 RCTs, involving 1367 patients with KOA, met the inclusion criteria. Compared to the control group, TCE demonstrated significant improvement in three subscale scores of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) [Pain (SMD = -0.44; P = .0001); Stiffness (SMD = -0.35; P = .001); Physical function (SMD = -0.52; P = .0001)] and two subscale scores of the 36-item Short-Form (SF-36) [Physical score (WMD = 2.76; P = .001); Mental score (WMD = 2.49; P = .0001)] in KOA patients. Subgroup analysis showed that both long-term habitual exercise (over 12 weeks) and short-term exercise (within 12 weeks) were more effective than the control group in improving pain, joint stiffness, and physical function in KOA patients. Tai Chi, among the four TCE modalities analyzed, demonstrated improvements in all indicators. CONCLUSION: Based on the results of our meta-analysis, it can be concluded that both long-term and short-term TCE interventions are effective in alleviating the main symptoms of KOA and improving patients' physical function. However, due to limited methodological quality and inconsistent outcome measures in the included RCTs, further high-quality RCTs with larger sample sizes and longer-term interventions are necessary to validate our findings before TCE can be recommended as a treatment for KOA.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».