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Enregistrement W1961234873 · doi:10.1002/acr.22558

Influence of Biomechanical Characteristics on Pain and Function Outcomes From Exercise in Medial Knee Osteoarthritis and Varus Malalignment: Exploratory Analyses From a Randomized Controlled Trial

2015· article· en· W1961234873 sur OpenAlexaffabout
Kim L. Bennell, Fiona Dobson, Ewa M. Roos, Søren Thorgaard Skou, Paul W. Hodges, Tim V. Wrigley, Mary Kyriakides, Ben Metcalf, Michael A. Hunt, Rana S. Hinman

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésOsteoarthritisMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationKnee painSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether selected biomechanical characteristics influence changes in pain and physical function with exercise in people with medial knee osteoarthritis (OA) and varus malalignment. METHODS: We conducted post hoc exploratory analyses from a randomized controlled trial involving 100 people with medial knee OA and varus malalignment who were randomly allocated to one of two 12-week exercise programs (quadriceps strengthening [QS] or neuromuscular exercise [NEXA]). The outcome measures were change in overall average knee pain (visual analog scale) and self-reported physical function (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). Candidate biomechanical characteristics measured at baseline were visually observed varus thrust during walking, obesity (determined by body mass index), static varus alignment, and isometric quadriceps strength. Data were analyzed with separate two-way analyses of covariance using the interaction term of exercise group by biomechanical characteristic. RESULTS: Ninety-two participants were analyzed for each characteristic except varus thrust, for which 85 participants were included. For change in pain, there was a significant interaction effect between type of exercise and both varus thrust (P = 0.001) and obesity (P = 0.023). NEXA was more effective for nonobese participants (mean change 29.5 mm [95% confidence interval (95% CI) 20.5, 38.5]) and for those with varus thrust (mean change 28.7 mm [95% CI 19.4, 38.1]), whereas QS was more effective for obese people (mean change 24.7 mm [95% CI 14.9, 34.4]) and for those without varus thrust (mean change 29.4 mm [95% CI 21.2, 37.7]). Biomechanical characteristics did not influence the effect of exercise on physical function (P > 0.05). CONCLUSION: These preliminary findings suggest that varus thrust and obesity influence the pain-relieving effects of 2 different types of exercise. Further research is needed to confirm whether or not exercise that is prescribed according to specific biomechanical characteristics optimizes knee OA outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,284 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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