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Enregistrement W2167708620 · doi:10.16965/ijpr.2015.119

UTILIZATION OF PULSED ELECTROMAGNETIC FIELD AND TRADITIONAL PHYSIOTHERAPY IN KNEE OSTEOARTHRITIS MANAGEMENT

2015· article· en· W2167708620 sur OpenAlexaboutno aff
Kadrya H. Battecha, Elsadat Saad Soliman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Physiotherapy and Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyOsteoarthritisPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Pulsed Electromagnetic Field (PEMF) has been suggested as a treatment method for musculoskeletal system disorders. The present study was conducted to determine whether the addition of PEMF to traditional physical program produces better clinical outcomes than traditional physical program alone in the management of moderate knee osteoarthritis (OA). Design: A single-blinded, randomized controlled study Methods: Twenty subjects (5 men and 15 women) with unilateral moderate knee OA (Kellgren-Lawrence criteria grade 2). They were randomly allocated in 2 groups to receive: group (A) PEMF plus ultrasound plus exercises; or (B) ultrasound plus exercises. Both groups received the respective treatments 3 times per week for 4 weeks and underwent the same pretreatment and post treatment evaluation that included active knee range of motion (ROM) by universal goniometer, knee pain score by visual analogue scale (VAS) and knee functional performance by Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC). Result: There was an improvement in both groups in active knee flexion ROM, reduced VAS score and improved WOMAC index , however, all outcomes were significantly better in group (A) (p <0.05). Moreover, the percentages of outcomes improvement were in favor of group (A). Conclusion: The addition of PEMF to traditional physical program in managing OA produced a greater improvement in pain relief, range of motion and resulted in better functional performance than did traditional physical program alone. The improvement in current study should be limited to short term outcomes of PEMF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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