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Enregistrement W1556509676

유선형 후방 밸런스 신발이 퇴행성 슬관절염 환자의 대퇴사두근 근력에 미치는 효과

2011· article· ko· W1556509676 sur OpenAlexaboutno aff
김연정

Notice bibliographique

Revue한국체육과학회지 · 2011
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIsometric exerciseWOMACBalance (ability)OsteoarthritisPhysical therapyRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess 1)the effectiveness of the curved rear balance shoes in reducing knee pain in patients with knee osteoarthritis(OA) and 2)changes in EMG signal and strength of quadriceps muscle and physical function(ability to react instantly) compared with normal shoes for 8 weeks. The research design was a randomized controlled trial(24 female, knee OA grades Ⅱ-Ⅲ of radiographic evaluation). Subjects were randomized to curved rear balance shoes(n=14) or normal shoes(n=10). The mean IEMG, WOMAC(Korean Western-Ontario & Mcmaster) index questionnaire, peak torque with isometric training system at 90°/s, 150°/s and ability to react instantly were quantified at week 0 and after week 8. Paired t-test(for IEMG) and Repeated measurement design were done for between-group comparison(a=.05). There was a significant increase in average IEMG for quadriceps muscle in the curved rear balance shoes compared with normal shoes. There was an increase of average peak torque but no significant increase in muscle strength over the 8 wks. A knee pain and stiffness in knee after 8 weeks in the curved rear balance shoes was significantly reduced(p<.05). The ability to react instantly was increased but it’s not significant statistically. This result shows that wearing the curved rear balance shoes for 8 wks can reduce pain but it doesnt make people who suffer from knee OA increase quadriceps for muscle strengthen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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.

Tête enseignante Opus0,325
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,040 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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