Additional effect of iyengar yoga and EMG biofeedback on pain and functional disability in chronic unilateral knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited data about Iyengar Yoga and EMG biofeedback in knee OA, although the efficacy of EMG biofeedback in the rehabilitation of patients with quadriceps muscle weakness secondary to immobilization, contracture, and joint surgery has been well established. MATERIALS AND METHODS: Thirty subjects who have fulfilled inclusion and exclusion criteria were selected and divided into two groups (Group A and B). Both the groups were treated with EMG biofeedback, knee muscle strengthening exercises, and TENS. Group A received additionally Iyengar Yoga for 8 weeks. Both groups were evaluated by Visual Analog Scale and Modified WOMAC-Western Ontario McMaster Universities Scale. RESULTS: Patients in both groups experienced significant reduction in pain and improvement in functional ability. In VAS scale Group A showed reduction of 56.83% (P = 0.001) when compared with Group B 38.15% (P ≤ 0.001). In modified WOMAC Scale, Group A showed reduction of 59.21% (P = 0.001) when compared with Group B 34.08% (P = 0.001). CONCLUSION: Adding Iyengar Yoga along with conventional therapy provides better results in chronic unilateral knee osteoarthritis in terms of pain and functional disability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».