A randomised clinical trial of the efficacy of drop squats or leg extension/leg curl exercises to treat clinically diagnosed jumper's knee in athletes: pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the therapeutic effect of two different exercise protocols in athletes with jumper's knee. METHODS: Randomised clinical trial comparing a 12 week programme of either drop squat exercises or leg extension/leg curl exercises. Measurement was performed at baseline and after six and 12 weeks. Primary outcome measures were pain (visual analogue scale 1-10) and return to sport. Secondary outcome measures included quadriceps and hamstring moment of force using a Cybex II isokinetic dynamometer at 30 degrees/second. Differences in pain response between the drop squat and leg extension/curl treatment groups were assessed by 2 (group) x 3 (time) analysis of variance. Two by two contingency tables were used to test differences in rates of return to sport. Analysis of variance (2 (injured versus non-injured leg) x 2 (group) x 3 (time)) was also used to determine differences for secondary outcome measures. RESULTS: Over the 12 week intervention, pain diminished by 2.3 points (36%) in the leg extension/curl group and 3.2 points (57%) in the squat group. There was a significant main effect of both exercise protocols on pain (p<0.01) with no interaction effect. Nine of 10 subjects in the drop squat group returned to sporting activity by 12 weeks, but five of those subjects still had low level pain. Six of nine of the leg extension/curl group returned to sporting activity by 12 weeks and four patients had low level pain. There was no significant difference between groups in numbers returning to sporting activity. There were no differences in the change in quadriceps or hamstring muscle moment of force between groups. CONCLUSIONS: Progressive drop squats and leg extension/curl exercises can reduce the pain of jumper's knee in a 12 week period and permit a high proportion of patients to return to sport. Not all patients, however, return to sport by that time.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».