High-intensity preoperative training improves physical and functional recovery in the early post-operative periods after total knee arthroplasty: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The benefits of preoperative training programmes compared with alternative treatment are unclear. The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of a high-intensity preoperative resistance training programme in patients waiting for total knee arthroplasty (TKA). METHODS: Forty-four subjects (7 men, 37 women) scheduled for unilateral TKA for osteoarthritis (OA) during 2014 participated in this randomized controlled trial. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), the Physical Functioning Scale of the Short Form-36 questionnaire (SF-36), a 10-cm visual analogue scale (VAS), isometric knee flexion, isometric knee extension, isometric hip abduction, active knee range of motion and functional tasks (Timed Up and Go test and Stair ascent-descent test) were assessed at 8 weeks before surgery (T1), after 8 weeks of training (T2), 1 month after TKA (T3) and finally 3 months after TKA (T4). The intervention group completed an 8-week training programme 3 days per week prior to surgery. RESULTS: Isometric knee flexion, isometric hip abduction, VAS, WOMAC, ROM extension and flexion and all the functional assessments were greater for the intervention group at T2, T3 and T4, whereas isometric knee extension was greater for this group at T2 and T4 compared with control. CONCLUSION: The present study supports the use of preoperative training in end-stage OA patients to improve early postoperative outcomes. High-intensity strength training during the preoperative period reduces pain and improves lower limb muscle strength, ROM and functional task performance before surgery, resulting in a reduced length of stay at the hospital and a faster physical and functional recovery after TKA. The present training programme can be used by specialists to speed up recovery after TKA. LEVEL OF EVIDENCE: I.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».