Gait analysis of patients with knee osteoarthritis before and after Chinese massage treatment
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the effectiveness of Chinese massage therapy in patients with knee osteoarthritis (OA) by measuring lower-limb gait parameters. We recruited 20 women with knee OA, who then underwent Chinese massage therapy three times per week for 2 weeks. The patients underwent gait evaluation using a six-camera infrared motion analysis system. They completed Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index questionnaires before and after treatment. We calculated the forward speed, step width, step length, total support time percentage, initial double support time percentage, and single support time percentage. We also measured the angles at the knee, hip, and ankle during the stance phase of walking. The results showed statistically significant mean differences in knee pain relief, alleviation of stiffness, and physical function enhancement after therapy (P < 0.05). The patients gained significantly faster gait speed, greater step width, and increased total support time percentage after the Chinese massage therapy (P < 0.05). There were no significant differences in the range of motion or initial contact angles of the knee, hip, or ankle during the stance phase of walking. We concluded that Chinese massage is a beneficial complementary treatment and an alternative therapy choice for patients with knee OA for short-term pain relief. Chinese massage may improve walking ability for these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».