Osteoarthritis year in review 2025: Rehabilitation and outcomes including sex and gender reporting
Notice bibliographique
Résumé
This year in review (1) narratively synthesises the effect of, or patient experience with, non-pharmacological or non-surgical rehabilitation treatments for osteoarthritis at any joint; and (2) describes how sex and/or gender are defined, reported, and analysed. We searched three databases (Medline, Embase, CINAHL) for studies that met predefined criteria and selected those of perceived moderate-to-high quality and importance published between 12th March 2024 and 1st March 2025. Studies were grouped according to predominant treatment topic areas (e.g. core [exercise, diet]; adjunct [electrotherapy, manual therapy]; multimodal [different rehabilitation treatments]). Two authors independently screened records. One author extracted data, and another checked 10% of the accuracy. Full-text screening identified 158 eligible studies, reduced to 39 for synthesis. We identified eight themes: i) Exercise is effective for knee osteoarthritis and comorbidities, but has varied effects for hip osteoarthritis; ii) Diet plus exercise is effective for weight loss, but may not reduce pain; iii) Digital rehabilitation is a viable alternative to in-person care; iv) No added benefit of mind/behavioural treatments; v) Effects of electrotherapy modalities on pain were inconsistent and region-specific; vi) Orthoses may relieve pain, but should be individualised to patient preferences; vii) Acupuncture and blood flow restriction treatment show effectiveness in single clinical trials; viii) Treatment packages for osteoarthritis have varied benefits. Sex and gender were reported in 23 and 11 studies, respectively. For gender, most studies used female/male/woman/man interchangeably. No study defined sex or gender, 5% reported results disaggregated by sex or gender, no study justified why results were not, and 5% summarised key sex or gender findings.
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 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 | 0,020 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».