The Role of Transcranial Direct Current Stimulation in Managing Pain and Enhancing Mobility in Knee Osteoarthritis: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Knee osteoarthritis (OA) is a common condition characterised by chronic pain and reduced mobility, particularly in the elderly population. Transcranial direct current stimulation (tDCS), a noninvasive brain stimulation technique, has proven to be a promising intervention in managing OA. This narrative review aims to synthesize existing evidence on the effectiveness of this intervention in patients with OA, with a primary focus on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scale as a key outcome.A comprehensive literature search was conducted in PubMed and Scopus databases from 2017 to 2024 to identify studies that investigated various aspects of tDCS, including its effects on clinical and experimental pain, neurophysiological mechanisms, combination therapies, and feasibility in different settings, according to predefined eligibility criteria. The review summarises findings from randomised controlled trials and pilot studies. Evidence indicates that tDCS over the primary motor cortex with the cathode over the contralateral supraorbital area effectively reduces pain severity, enhances pain modulation mechanisms, and improves mobility in knee OA patients. The findings highlight that tDCS improves functional outcomes as measured by WOMAC and benefits in clinical and experimental pain modulation. Preliminary findings are promising, necessitating large-scale trials to optimise protocols, address inconsistencies, and assess long-term effects. This review underscores the clinical relevance of using tDCS in managing OA and identifies gaps for future research, in long-term efficacy and standardised protocols.
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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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».