The optimal course and frequency of Tai Chi for knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Knee osteoarthritis (KOA) is a highly prevalent degenerative joint disease worldwide and an important cause of disability. Currently, medication and surgical interventions are commonly used in clinical practice, but there are limitations such as significant side effects and high medical costs. Tai Chi, as a non-pharmacologic intervention, is recommended for its safety and few adverse effects. However, there is still a lack of consensus on the optimal course and frequency of Tai Chi intervention, and there is an urgent need to optimize clinical intervention protocols. In order to scientifically assess the optimal course and frequency of Tai Chi for the treatment of KOA, this study integrates the existing evidence through a systematic review and meta-analysis, and aims to provide standardized protocols for Tai Chi training in clinical practice. Methods: PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, Scopus, EBSCO, CNKI, Wanfang Database, and VIP database were searched from establishment to August 30, 2025. Two reviewers independently extracted data and assessed the quality of the literature and the certainty of the evidence for each outcome according to the Cochrane Risk of Bias Tool and the Grading of Recommendations, Assessment, Development & Evaluation (GRADE) approach. Outcome measures included Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain, WOMAC stiffness, WOMAC physical function, Visual Analogue Scale (VAS) pain, 36-item Short Form Health Survey (SF-36) Physical Component Summary (PCS), and SF-36 Mental Component Summary (MCS). For combined outcomes, standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI) were calculated. Review Manager 5.4.1, Stata 15.0 and GRADE profiler software were used to statistically analyze and plot the included information. Results: < 0.01). Conclusion: This meta-analysis suggests that Tai Chi is effective in improving pain, stiffness, physical function, and physical health in patients with KOA. Patients with KOA should consider their specific conditions and choose a Tai Chi training protocol that suits their needs. The preliminary results of this meta-analysis indicate that for patients with pain and physical functional limitations, a long-term (>16 weeks)/three times weekly Tai Chi training regimen may be selected; for patients experiencing knee stiffness, a short-term (≤16 weeks)/three times weekly Tai Chi training regimen may be considered; and for KOA patients seeking to improve physical health through Tai Chi training, a short-term (≤16 weeks)/twice weekly Tai Chi training regimen may be selected. However, the number of large-sample studies in this review is limited, and more studies are urgently needed to confirm these results. Systematic review registration: Identifier-CRD42024599921, https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/myprospero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,026 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».