Impact of exercise on musculoskeletal pain and disability in the postpartum period: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of exercise on musculoskeletal pain (low back pain (LBP), pelvic girdle pain (PGP), lumbopelvic pain (LBPP) and bodily pain) and kinesiophobia during the postpartum period. DESIGN: Systematic review with random effects meta-analysis. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Online databases were searched from database inception to 12 January 2024. Studies of all designs (except case studies) of any publication date or language were included if they contained information on the population (women and people in the first year postpartum), intervention (subjective or objective measures of frequency, intensity, duration, volume or type of exercise, alone ('exercise-only') or in combination with other interventions (eg, electrotherapy, infrared irradiation, ultrasound; 'exercise+cointervention')), comparator (no exercise or different exercise measures) and outcome (symptom severity of LBP/PGP/LBPP, related disability, bodily pain and kinesiophobia). RESULTS: 37 studies (N=3769 participants) from 15 countries were included. Moderate certainty evidence showed that exercise-only interventions, including various strengthening exercises targeting the trunk muscles, were associated with a greater reduction in LBPP symptom severity (4 randomised controlled trials (RCTs), n=210; mean difference -2.21 points (on a 0-10 Visual Analogue Scale) 95% CI -3.33 to -1.08) and related disability (6 RCTs, n=296; standardised mean difference -1.17, 95% CI -1.92 to -0.43; large effect size) as compared with no exercise. Similar results were found for bodily pain (2 RCTs, n=318). Evidence was limited and inconclusive regarding the impact of exercise interventions on kinesiophobia. CONCLUSION: Postnatal exercises, including a variety of muscular strengthening exercises targeting the trunk muscles, decrease the symptom severity of LBPP and related disability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».