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Enregistrement W4409783714 · doi:10.2196/66037

Effect of Digital Exercise Therapy on the Pain and Physical Function of Patients With Osteoarthritis: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4409783714 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Long, Ji Chang You, Yanan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJiangxi Normal University
Mots-clésMedicinePhysical therapyOsteoarthritisMeta-analysisCochrane LibraryRandomized controlled trialRehabilitationQuality of life (healthcare)MEDLINEPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is a chronic degenerative bone and joint disease that significantly impacts patients' quality of life and mental health, while also imposing a substantial economic burden on society. However, access to rehabilitation for patients with OA is challenging upon hospital discharge. Digital exercise therapy represents a promising telemedicine strategy for enhancing the management of OA, but its effect on OA is not yet clear. OBJECTIVE: This study aimed to systematically evaluate the therapeutic effects of digital exercise therapy on pain and physical function in patients with OA. METHODS: Databases including PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, and SPORTDiscus were searched for randomized controlled trials on using digital exercise therapy for OA until October 25, 2023. The primary outcomes included the measures of pain scores or physical function scores immediately after the intervention and at full follow-up. The risk of bias was evaluated using the Physiotherapy Evidence Database scale. Relevant data were extracted, and a meta-analysis was performed using RevMan5.3 software (Cochrane Collaboration). RESULTS: A total of 9 studies with 1604 patients were included in the final meta-analysis. Compared with the conventional treatment group, digital exercise therapy significantly reduced numerical rating scale pain scores (mean difference [MD]=-1.07, 95% CI -1.35 to -0.78; P<.001) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index physical function scores (MD=-2.39, 95% CI -3.68 to -1.10; P<.001) in patients with OA immediately after the intervention. However, follow-up results revealed no statistically significant difference in numerical rating scale pain scores (MD=-0.20, 95% CI -0.59 to 0.20; P=.34), while Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index physical function scores showed a significant improvement in the digital exercise therapy group compared with the control group (MD=-1.89, 95% CI -3.52 to -0.26; P=.02). These findings suggest that digital exercise therapy provides immediate benefits for both pain and physical function in patients with OA, with sustained improvements in physical function observed during follow-up, though pain relief may not persist long term. CONCLUSIONS: Digital exercise therapy can alleviate the pain and improve the physical function in patients with OA and can be used as an auxiliary means in the rehabilitation treatment of OA. It provides great convenience for patients with OA who need long-term treatment, allowing them to exercise at home for rehabilitation training. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42023484819; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42023484819.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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