Effects of prehabilitation on outcomes following elective lumbar spine surgery: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Elective lumbar spine surgery is increasingly being implemented to treat patients with specific low back pain. However, approximately 30% of patients continue to have long-term pain and disability after surgery. Objective: The aim of this study was to systematically review the literature on the effectiveness of pre-surgical rehabilitation (prehab) alone or in combination with usual care versus usual care on patient-oriented outcomes and health-related costs following elective lumbar spine surgery. Data sources: Electronic databases from MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and AMED were systematically searched from their inception to November 2022. Study selection: Randomized controlled trials that examined adult (age >18 years) prehab programs and evaluated one or more outcomes of interest were included in this review. Data extraction: In pairs, six reviewers independently conducted a risk-of-bias assessment and extracted outcome data from included studies, in accordance with the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR). A meta-analysis was conducted when trials were homogeneous. Data synthesis: = 739 participants), reported in 13 different manuscripts, were eligible for inclusion. Exercise prehab interventions are superior to usual care for disability at 3-month (MD: -2.56, 95% CI -4.98 to -0.15), back pain at 6-month (MD: -6.65, 95% CI -13.25 to -0.05), and health-related costs (MD: €2572.8, 95% CI: €1963.0 to €3182.5). CBT prehab interventions seem to be superior to usual care for back pain at 3-month (MD: -7.3, 95% CI: -14.5 to -0.05). Individual trials showed that education prehab interventions may be superior to usual for back pain at 1-month post-operative (MD: 12.3, 95% CI: 0.9 to 23.7). Limitations: Overall, the inclusion of heterogeneous trials (e.g., diagnosis, types of surgery, dosage, content, and duration of interventions) with small sample sizes leads to inconclusive and very low certainty of effect estimates. Conclusion: The present systematic review has brought to light the dearth of high-quality evidence in support of prehab interventions for patients undergoing lumbar spine surgery. Given the uncertainty surrounding the results obtained from low-quality randomized controlled trials, it is currently not feasible to provide recommendations for clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».