The Effects of a Multimodal Rehabilitation Program on Symptoms and Ground-Reaction Forces in Runners With Patellofemoral Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patellofemoral pain (PFP) is one of the most frequent running-related injuries. However, few interventions taking into consideration the specificity of running have been shown to be effective in runners with PFP. OBJECTIVE: To evaluate the effects of a multimodal rehabilitation program including lower-limb-strengthening/ motor-control exercises, advice on running biomechanics, and symptoms management on symptoms, strength, and ground-reaction forces in runners with PFP. DESIGN: Pre- to post- quasi-experimental. SETTING: Gait-analysis laboratory and private physical therapy clinic. PARTICIPANTS: 21 runners with PFP (34.1 ± 6.0 y old, symptoms duration 38.1 ± 45.5 mo). INTERVENTION: An 8-wk multimodal rehabilitation program including lower-limb- and core-strengthening and motor-control exercises, as well as advice on running gait and symptoms management. MAIN OUTCOME MEASURES: The Activities of Daily Living Scale of the Knee Outcome Survey (KOS-ADLS) questionnaire and visual analog scales for usual pain (VAS-U), worst pain (VAS-W), and pain during running (VAS-R) were used to assess changes in symptoms and function. Vertical ground-reaction forces (VGRF) during running and lower-limb isometric strength were also measured. RESULTS: Statistically and clinically significant improvements (P < .001) were reported on KOS-ADLS (+17.8 pts), VAS-U (-19.2 pts), VAS-W (-28.7 pts), and VAS-R (-32.2 pts) after the intervention. No significant changes in isometric strength were observed. The instantaneous vertical loading rate was decreased after the intervention (P = .002), and this reduction was correlated with changes in KOS-ADLS scores (P = .028). CONCLUSION: This multimodal intervention was successful in reducing pain and improving function of runners with PFP. However, no significant changes in lower-limb strength were observed. It appears that changes in VGRF combined with appropriate training advice could explain the clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».