Is acupuncture effective in improving pain in patients with knee\nosteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this selective EBM review is to determine whether or not “Is acupuncture effective in improving pain in patients with knee osteoarthritis?”\nStudy design: A systematic review of three randomized controlled trials (RCTs) published in between 2015-2018.\nData sources: All three RCTs were discovered using PubMed. The articles were published in English in peer-reviewed journals and selected based on applicability to the clinical question.\nOutcome measured: Based on the studies done by Lin et al. and Chen et al., using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), a self-reported measure of lower extremity pain, stiffness, and function. In the RCT led by Helianthi et al., the Lequesne index was used, an interview format that includes pain, maximum distance walked, and activities of daily living. Higher scores indicate an increase in worse symptoms and function.\nResults: In the RCT led by Lin et al., there were no significant differences among the treatment groups between traditional acupuncture and sham acupuncture two weeks post intervention (p=.684). In the RCT led by Helianthi et al., laser acupuncture led to a decrease in pain and an increase in function by an improvement of the Lequesne Index compared to the control group (p<.0001), indicated by a mean change from baseline of 6.48. In the RCT led by Chen et al. both groups showed improvement from therapy with no significant differences between penetrating acupuncture and non-penetrating acupuncture in WOMAC response at (p=.148).\nConclusion: Only the study led by Helianthi et a., demonstrated that acupuncture led to significantly reduced symptom severity as measured by the Lequesne index. This suggests that acupuncture may not be an effective and beneficial treatment for all patients for the treatment of knee osteoarthritis. Future studies should include a large sample size.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».