Tai Chi Improves Physical Function in Older Chinese Women With Knee Osteoarthritis
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tai chi (TC) is proposed as a potential option for the management of osteoarthritis (OA), however, its beneficial effect on patients with knee OA has not been convincing. OBJECTIVES: To evaluate the effect of a 24-week TC program on physical functions in older Chinese women with knee OA. METHODS: Thirty-five older Chinese women with knee OA were randomized into TC group (n = 18) and attention control (wellness education and stretching) group (n = 17). Subjects in the TC group practiced the 24-form simplified Yang-style TC 2 to 4 times a week for 24 weeks with frequency gradually increased. Physical function was assessed using the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), 6-minute walk distance and stair climb time. RESULTS: Compared with the control group, the participants in TC group had statistically significant improvements in changes of the WOMAC total score (6.18 +/- 2.13 vs. 1.71 +/- 2.73, P = 0.000), the WOMAC pain subscale (1.36 +/- 0.22 vs. 0.07 +/- 1.00, P = 0.001), the WOMAC stiffness subscale (0.66 +/- 0.25 vs. 0.05 +/- 0.38, P = 0.043), the WOMAC function subscale (6.17 +/- 1.96 vs. 1.72 +/- 2.63, P = 0.000), the 6-minute walk distance (32.43 +/- 14.20 vs. 6.67 +/- 16.76, P = 0.003), and the stair climb time (2.27 +/- 0.74 vs. 0.27 +/- 1.24, P = 0.001). CONCLUSIONS: This study suggests that TC provides a safe, feasible and useful exercise option for older Chinese female patients with knee OA.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».