Guided imagery to improve functional outcomes post‐anterior cruciate ligament repair: randomized‐controlled pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
Imagery can improve functional outcomes post-anterior cruciate ligament repair (ACLR). Research is needed to investigate potential mechanisms for this effect. The aim of this study was to (a) evaluate the effectiveness of an imagery intervention to improve functional outcomes post-ACLR, and (b) explore potential mechanisms. A randomized-controlled pilot trial was conducted. Participants were randomized to guided imagery and standard rehabilitation or standard rehabilitation alone (control). The primary outcome was knee strength 6-month post-operatively. Secondary outcomes were knee laxity at 6-months, and change in psychological (self-efficacy) and neurohormonal (adrenaline, noradrenaline, dopamine) variables. Participants (n=21; 62% male) were 34.86 (SD 8.84) years. Following the intervention, no statistical differences between groups for knee strength extension at 180°/s (t=-0.43, P=0.67), or at 60°/s (t=-0.72, P=0.48) were found. A statistically significant effect was found for knee laxity, F=4.67, P<0.05, mean difference of -3.02 (95% CI -4.44 to -1.60), favoring the intervention. No differences were found for self-efficacy; however, an overall effect was found for noradrenaline, F(1, 19) 19.65, P<0.001, η(2) =0.52, and dopamine, F(1, 19) 6.23, P=0.02, η(2) =0.29, favoring the intervention. This imagery intervention improved knee laxity and healing-related neurobiological factors.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».