The efficacy and safety of pilates exercise in patients with knee osteoarthritis: a systematic review with meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Evidence on the effects of Pilates exercise in patients with knee osteoarthritis (KOA) remains limited. This meta-analysis aimed to evaluate its efficacy and safety.Methods We searched PubMed, Web of Science, EMBASE, Cochrane Library, and Google Scholar up to May 21, 2024, for randomized controlled trials (RCTs). Outcomes included Visual Analogue Scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), knee range of motion (ROM), and adverse events. Risk of bias and evidence certainty were assessed; subgroup, sensitivity, and publication bias analyses were performed.Results Eight RCTs involving 322 participants were included. Risk of bias ranged from low to high, mainly due to lack of blinding. Compared to blank controls, Pilates significantly reduced WOMAC scores (SMD = −1.70; 95% CI: −3.14 to −0.25). One study comparing Pilates to health education reported significant reductions in VAS (MD = −1.74; 95% CI: −2.51 to −0.97) and WOMAC (SMD = −1.42; 95% CI: −2.39 to −0.45), but no significant ROM improvement. Compared to other exercises, Pilates showed no significant effects on VAS, WOMAC, or ROM. Funnel plots showed asymmetry for VAS and WOMAC; Egger’s test indicated possible publication bias (p = 0.0039 and 0.0154, respectively). No adverse events were reported, but active monitoring was limited. GRADE rated evidence as “very low” for VAS and WOMAC, and “low” for ROM.Conclusion Pilates may relieve pain and improve physical function, but has limited effects on ROM. Due to insufficient adverse event reporting, safety remains unclear. Given the low study quality, high heterogeneity, and possible bias, results should be interpreted cautiously. Future studies should use standardized protocols, report long-term adherence, and assess mental health benefits.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,079 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».