A systematic review and meta-analysis of the effects of non-pharmacological interventions on quality of life in adults with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple Sclerosis (MS) is a chronic debilitating disease that targets the central nervous system. Globally it is estimated that 2.8 million people live with MS (2018) and as there is no known cure; therefore, identifying methods to increase a patient’s quality of life (QoL) is of considerable importance. Non-pharmacological interventions are a viable and effective option to increase QoL in patients with MS, however, to date, the literature lacks a complete systematic review of these interventions. Methods A literature search was conducted for studies published up until March 4th 2022 in Scopus, Web of Science, CINAHL Plus, The Cochrane Library, Medline, and Embase. Studies were included if they were randomized control trials (RCTs) assessing a non-pharmacological intervention in adults with MS and measured QoL using the MSQOL-54, SF-36 or MSQLI tools for at least two time points. Quality assessment of each study was completed as well as a review of publication bias. Where possible, meta-analysis was conducted using a random effects model and for other studies a qualitative synthesis was presented. Results Thirty studies were included in the meta-analysis and eleven studies were summarized qualitatively. The pooled effects across all non-pharmacological interventions showed a modest improvement in both the physical and mental components of QoL, with a standardized mean difference (SMD) of 0.44 (95% CI 0.26–0.61) and 0.42 (95% CI 0.24–0.60), respectively. Non-pharmacological interventions based around a physical activity were found to be particularly effective in improving both the physical composite score (PCS) and mental composite score (MCS), with an SMD of 0.40 (95% CI 0.14–0.66) and 0.31 (95% CI 0.08–0.55), respectively. Interventions incorporating balance exercises presented a significant advantageous solution for improving QoL, with an SMD of 1.71 (95% CI 1.22, 2.20) and 1.63(95% CI 1.15–2.12) for PCS and MCS respectively. Conclusions This systematic review and meta-analysis identified that non-pharmacological interventions can be an effective method of improving QoL in patients with MS, especially modalities with a physical activity component and balance interventions.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».