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Enregistrement W2277254936 · doi:10.1016/j.jshs.2016.02.003

Effects of Tai Ji Quan training on gait kinematics in older Chinese women with knee osteoarthritis: A randomized controlled trial

2016· article· en· W2277254936 sur OpenAlexafffundabout
Qingguang Zhu, Lingyan Huang, Xie Wu, Lin Wang, Yunya Zhang, Min Fang, Yu Liu, Jing Xian Li

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Natural Science Foundation of ChinaMcMaster University
Mots-clésWOMACOsteoarthritisMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyGaitPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Tai Ji Quan has been shown to relieve pain and improve functional mobility in people with knee osteoarthritis (OA), little is known about its potential benefits on gait characteristics among older Chinese women who have a high prevalence of both radiographic and symptomatic knee OA. This study aims to assess the efficacy of a tailored Tai Ji Quan intervention on gait kinematics for older Chinese women with knee OA. METHODS: = 23) for 24 weeks. Primary outcomes were changes in gait kinematic measures from baseline to 24 weeks. Secondary outcomes included changes in scores on the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) and Short Physical Performance Battery (SPPB). RESULTS: < 0.001). CONCLUSION: Among older Chinese women with knee OA, a tailored Tai Ji Quan intervention improved gait outcomes. The intervention also improved overall function as indexed by the WOMAC and SPPB. These results support the use of Tai Ji Quan for older Chinese adults with knee OA to both improve their functional mobility and reduce pain symptomatology.

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)0,028
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations77
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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