Effectiveness of Patellar Bracing for Treatment of Patellofemoral Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effectiveness of patellar bracing for treatment of patellofemoral pain syndrome (PFPS). DESIGN: Prospective, randomized, single-blinded clinical trial. SETTING: Subjects recruited from the general population of the city of Calgary. SUBJECTS: A total of 136 subjects (79 females and 57 males with a total of 197 affected knees) diagnosed with PFPS. INTERVENTION: Subjects were randomly assigned to 1 of 4 treatment groups: (1) home exercise program, (2) patellar bracing, (3) home exercise program with patellar bracing, and (4) home exercise program with knee sleeve. OUTCOME MEASURES: The outcome measurements were knee function (KF) and 10-cm visual analogue scale (VAS) pain ratings for 3 different situations: knee pain during sport activity, knee pain 1 hour after sport activity, and knee pain after sitting with knees bent for 30 minutes. The outcome measurements were assessed at baseline and at 3, 6, and 12 weeks. The investigators were blinded to the treatment group of each subject. Calculations were made for 95% confidence intervals for the change in KF and VAS pain ratings from baseline measurement to 12 weeks. RESULTS: There was no difference in the 95% confidence intervals in the change of KF and VAS pain ratings among the 4 treatment groups over 12 weeks. CONCLUSIONS: Symptoms of PFPS improved over time in terms of pain and knee function regardless of the treatment group. Patellar bracing did not improve the symptoms of PFPS more quickly when added to a home program of leg strengthening. However, patellar bracing alone can improve the symptoms of PFPS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».