Manual therapy and exercise targeted to the neck and orofacial regions for patients with orofacial pain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To summarize the evidence on the effectiveness of manual therapy (MT) and exercise targeted to the neck or jaw and neck (combined) in the management of orofacial pain (OFP). MATERIAL AND METHODS: The protocol was registered in PROSPERO (CRD42021227490). Electronic searches were conducted in MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science, SCOPUS, and CINAHL. Two independent reviewers screened and extracted data. Studies involving adults with OFP treated with MT or exercise targeted to the neck or both the neck and jaw were eligible. Outcomes of interest were pain intensity, maximum mouth opening (MMO), and tenderness (i.e., pain pressure threshold - PPT). The Cochrane risk of bias (RoB) tool and the GRADE approach were used to determine RoB and certainty of the evidence, respectively. RESULTS: Thirty-seven studies were analyzed, mostly with a high RoB. Therapies (i.e., MT alone or combined therapy-MT plus exercise) targeting both the neck and jaw regions improved pain and tenderness (PPT). MT and combined treatment (i.e., MT plus exercise) targeting only the neck were clinically relevant for pain relief. No significant results were found for MMO. CONCLUSIONS: MT isolated and combined therapies targeting the neck alone or neck and jaw are promising for reducing pain and tenderness for individuals with OFP.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».