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Enregistrement W2151148879 · doi:10.1002/art.24832

Tai Chi is effective in treating knee osteoarthritis: A randomized controlled trial

2009· article· en· W2151148879 sur OpenAlexaboutno aff
Chenchen Wang, Christopher H. Schmid, Patricia L. Hibberd, Robert Kalish, Ronenn Roubenoff, Ramel Rones, Timothy E. McAlindon

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTherapeutic Uses of Natural Elements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institutes of Health
Mots-clésWOMACMedicineOsteoarthritisVisual analogue scalePhysical therapyRandomized controlled trialBody mass indexConfidence intervalQuality of life (healthcare)Depression (economics)Internal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of Tai Chi in the treatment of knee osteoarthritis (OA) symptoms. METHODS: We conducted a prospective, single-blind, randomized controlled trial of 40 individuals with symptomatic tibiofemoral OA. Patients were randomly assigned to 60 minutes of Tai Chi (10 modified forms from classic Yang style) or attention control (wellness education and stretching) twice weekly for 12 weeks. The primary outcome was the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score at 12 weeks. Secondary outcomes included WOMAC function, patient and physician global assessments, timed chair stand, depression index, self-efficacy scale, and quality of life. We repeated these assessments at 24 and 48 weeks. Analyses were compared by intent-to-treat principles. RESULTS: The 40 patients had a mean age of 65 years and a mean body mass index of 30.0 kg/m(2). Compared with the controls, patients assigned to Tai Chi exhibited significantly greater improvement in WOMAC pain (mean difference at 12 weeks -118.80 mm [95% confidence interval (95% CI) -183.66, -53.94; P = 0.0005]), WOMAC physical function (-324.60 mm [95% CI -513.98, -135.22; P = 0.001]), patient global visual analog scale (VAS; -2.15 cm [95% CI -3.82, -0.49; P = 0.01]), physician global VAS (-1.71 cm [95% CI -2.75, -0.66; P = 0.002]), chair stand time (-10.88 seconds [95% CI -15.91, -5.84; P = 0.00005]), Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (-6.70 [95% CI -11.63, -1.77; P = 0.009]), self-efficacy score (0.71 [95% CI 0.03, 1.39; P = 0.04]), and Short Form 36 physical component summary (7.43 [95% CI 2.50, 12.36; P = 0.004]). No severe adverse events were observed. CONCLUSION: Tai Chi reduces pain and improves physical function, self-efficacy, depression, and health-related quality of life for 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,430 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations333
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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