High-intensity electroacupuncture is superior to low-intensity electroacupuncture for knee osteoarthritis: a meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electroacupuncture (EA) has been demonstrated to be efficacious and safe in patients with knee osteoarthritis (KOA), yet the optimal current intensity for pain control in KOA remains unspecified. The present meta-analysis aimed to compare the effects of high-intensity and low-intensity EA in terms of pain relief and functional improvement in KOA. Methods: A thorough and comprehensive literature search for randomized controlled trials (RCTs), all looking at the intensity of EA for KOA, was carried out in PubMed, EMBASE, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Science Journal Citation Report (VIP) and Wanfang database, as well as ClinicalTrials.gov. All databases were searched from their inception until April 2022. Study quality was assessed using the Cochrane risk of bias (RoB)2 tool. Finally, a meta-analysis of all eligible RCTs was performed using Review Manager 5.3. Results: Three studies with 472 individuals were included in the meta-analysis. The pain intensity reductions were significantly different between the high-intensity EA group and low-intensity EA group (mean difference (MD) = −0.22, 95% confidence interval (CI) = −0.26 to −0.18, p < 0.00001). There was no significant difference between the two groups in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores (MD = −3.62, 95% CI = −12.22 to 4.98, p = 0.41). High-intensity EA significantly improved emotional scale (ES) scores compared to low-intensity EA (MD = −0.72, 95% CI = −0.76 to −0.67, p < 0.00001). Conclusion: The findings of this systematic review and meta-analysis indicated that high-intensity EA provides superior pain relief and has a bigger impact on emotional scale scores in patients with 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 | 0,024 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».