Can Yoga Therapy Help to Decrease Osteoarthritis-related Pain in Adults with Knee Osteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this selective EBM review is to determine whether or not yoga therapy can help to decrease osteoarthritis-related pain in adults with knee osteoarthritis. Study Design: A review of two randomized controlled trials and one randomized control trial pilot study that were published in English in peer-reviewed journals after 2007. Data Sources: All articles were selected from peer-reviewed journals and found via PubMed. Outcome(s) Measured: Patient perception of pain using either a Walking Numerical Rating Scale (WNRS) and/or a Western Ontario and McMaster Universities OA Index scale (WOMAC). Results: All three studies found a significant decrease in pain levels among patients participating in a hatha yoga intervention as compared with those participating in alternate therapeutic programs and/or controls. In Ebnezar et al. the mean walking pain score after 90 days of yoga therapy reduced 64.88% from baseline (P<0.001), while the control group reduced 41.98% (P<0.001). The Cheung et al. 2017 study reported a decrease in WOMAC pain scores by 2.8 points as compared with a reduction of 1.2 amongst an Aerobics and Strengthening Exercise program group and an increase of 0.2 amongst an education control group (P<0.05). They also reported a significant difference in both WOMAC and visual analog pain score means adjusted for baseline at 8 weeks between the yoga and ASE interventions and between the yoga and control groups. The Cheung et al. 2014 RCT also found found a significantly lower (pvalue=0.01) mean self-reported WOMAC pain score in the yoga group as compared to a wait-list control group at 8 weeks. Conclusions: The results of all three RCTs reviewed provides evidence that regular hatha yoga practice can reduce patient’s perception of knee osteoarthritis-related pain while actively engaged in a yoga program.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».