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はじめに:この論文の目的は、主要な頭痛に対するEMG-バイオフィードバック(EMG-BFB)の有効性の最新の評価を提示し、結果の可能性のあるメディエーターに対処することでした。 証拠の獲得:PubMed、Scopus、Embase、およびPedroデータベースは、2023年5月1日まで開始から検索されました。EMG-BFBを使用して頭痛を治療するためにすべてのランダム化比較試験(RCT)研究がこの系統的レビューに含まれています。現在の系統的レビューは、系統的レビューおよびメタ分析(PRISMA)の推奨事項のための優先報告項目に従って実行され、Prosperoデータベース(CRD42022312827)に登録されました。方法論的品質は、バイアスツール2(ROB 2)のリスクによって評価されました。効果サイズと95%信頼区間(CI)は、周波数、強度、および持続時間変数に関するランダム効果モデルによって計算されました。Egger RegressionとBegg-Mazumdarランク相関テストを公開バイアスに使用しました。 証拠の統合:データベース検索を通じて合計3059の記事が特定されました。1342人の参加者を含む29の記事は、系統的レビューの選択基準を満たしました。それらのうち、4つはメタ分析に含まれていました。10の研究では、対照群に関するEMG-BFBグループの大幅な改善が報告されました。メタ分析は、293人の患者に基づくEMG-BFB(ES 0.21 [(95%CI = -0.02; 0.44; 0.44; 0.44)、P値= 0.07])にさらされた患者の攻撃の強度の減少を示しています。 結論:EMG-BFBは、定性的合成を介して示されているように、頭痛治療に対する非薬理学的アプローチを表していますが、印象的な結果ではありませんが、この手法は、薬物療法を受けることができない小児または成人患者で特に役立ちます。定量的合成は、頭痛の攻撃の強度に有望な効果を明らかにしました。さらに、頭痛攻撃の頻度と期間の減少におけるEMG-BFBの有効性については、有意な効果は見つかりませんでした。新しいマルチモーダル技術評価およびRCTガイドラインに従う将来の研究は、頭痛の治療におけるEMG-BFBの可能性を明らかにすることができます。
はじめに:この論文の目的は、主要な頭痛に対するEMG-バイオフィードバック(EMG-BFB)の有効性の最新の評価を提示し、結果の可能性のあるメディエーターに対処することでした。 証拠の獲得:PubMed、Scopus、Embase、およびPedroデータベースは、2023年5月1日まで開始から検索されました。EMG-BFBを使用して頭痛を治療するためにすべてのランダム化比較試験(RCT)研究がこの系統的レビューに含まれています。現在の系統的レビューは、系統的レビューおよびメタ分析(PRISMA)の推奨事項のための優先報告項目に従って実行され、Prosperoデータベース(CRD42022312827)に登録されました。方法論的品質は、バイアスツール2(ROB 2)のリスクによって評価されました。効果サイズと95%信頼区間(CI)は、周波数、強度、および持続時間変数に関するランダム効果モデルによって計算されました。Egger RegressionとBegg-Mazumdarランク相関テストを公開バイアスに使用しました。 証拠の統合:データベース検索を通じて合計3059の記事が特定されました。1342人の参加者を含む29の記事は、系統的レビューの選択基準を満たしました。それらのうち、4つはメタ分析に含まれていました。10の研究では、対照群に関するEMG-BFBグループの大幅な改善が報告されました。メタ分析は、293人の患者に基づくEMG-BFB(ES 0.21 [(95%CI = -0.02; 0.44; 0.44; 0.44)、P値= 0.07])にさらされた患者の攻撃の強度の減少を示しています。 結論:EMG-BFBは、定性的合成を介して示されているように、頭痛治療に対する非薬理学的アプローチを表していますが、印象的な結果ではありませんが、この手法は、薬物療法を受けることができない小児または成人患者で特に役立ちます。定量的合成は、頭痛の攻撃の強度に有望な効果を明らかにしました。さらに、頭痛攻撃の頻度と期間の減少におけるEMG-BFBの有効性については、有意な効果は見つかりませんでした。新しいマルチモーダル技術評価およびRCTガイドラインに従う将来の研究は、頭痛の治療におけるEMG-BFBの可能性を明らかにすることができます。
INTRODUCTION: The aim of this paper was to present an up-to-date evaluation of the efficacy of EMG-biofeedback (EMG-BFB) for primary headaches and to address possible mediators of outcome. EVIDENCE ACQUISITION: PubMed, Scopus, Embase and Pedro databases were searched from inception to May 1, 2023. All randomized controlled trials (RCT) studies using an EMG-BFB to treat headache have been included in this systematic review. The current systematic review was performed following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) recommendations and was registered in the PROSPERO database (CRD42022312827). Methodological quality was assessed through the Risk of Bias tool 2 (RoB 2). The effect sizes and 95% confidence interval (CI) were calculated by random-effect models on frequency, intensity, and duration variables. Egger regression and the Begg-Mazumdar rank correlation test were used for publication bias. EVIDENCE SYNTHESIS: A total of 3059 articles were identified through the database searches. 29 articles, involving 1342 participants, met the inclusion criteria for the systematic review; of them, 4 were included in the meta-analysis. Ten studies reported a significant improvement in the EMG-BFB group with respect to the control group. Meta-analyses show a reduction in the intensity of attacks in patients subjected to EMG-BFB (ES 0.21 [(95% CI=-0.02; 0.44), P value=0.07] based on 293 patients). CONCLUSIONS: EMG-BFB represents a non-pharmacological approach to headache treatment as shown via qualitative synthesis, despite not impressive results, this technique can be particularly useful in paediatric or in adult patients who cannot undergo drug therapies. Quantitative synthesis revealed a promising effect in the intensity of headaches attacks. Moreover, no significant effect was found about the effectiveness of EMG-BFB in the reduction of frequency and durations of headache attacks. Future studies with new multimodal technologic assessment and following RCT guidelines can unmask the potentiality of EMG-BFB in the treatment of headache.
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