Efficacy of action potential simulation and interferential therapy in the rehabilitation of patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Knee osteoarthritis (OA) is the main cause of pain, physical impairment and chronic disability in older people. Electrotherapeutic modalities such as interferential therapy (IFT) and action potential simulation (APS) are used for the treatment of knee OA. In this study, we aim to evaluate the therapeutic effects of APS and IFT on knee OA. METHODS: In this randomized clinical trial, 67 patients (94% female and 6% male with mean age of 52.80 ± 8.16 years) with mild and moderate knee OA were randomly assigned to be treated with APS (n = 34) or IFT (n = 33) for 10 sessions in 4 weeks. Baseline and post-treatment Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) subscales, visual analogue scale (VAS) and timed up and go (TUG) test were measured in all patients. RESULTS: VAS and WOMAC subscales were significantly improved after treatment in APS and IFT groups (p < 0.001 for all). TUG was also significantly improved after treatment in APS group (p < 0.001), but TUG changes in IFT was not significant (p = 0.09). There was no significant difference in VAS, TUG and WOMAC subscales values before and after treatment as well as the mean improvement in VAS, TUG and WOMAC subscales during study between groups. CONCLUSION: Short-term treatment with both APS and IFT could significantly reduce pain and improve physical function in patients with knee OA.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».