Effects of neuromuscular electrical stimulation and low-level laser therapy on neuromuscular parameters and health status in elderly women with knee osteoarthritis: A randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of neuromuscular electrical stimulation and low-level laser therapy on neuromuscular parameters and health status in elderly subjects with knee osteoarthritis. DESIGN: A randomized evaluator-blinded clinical trial. SUBJECTS: Forty-five elderly women with knee osteoarthritis. METHODS: Subjects were randomized into 1 of the following 3 intervention groups: electrical stimulation group (18-32 min pulsed current, stimulation frequency 80 Hz, pulse duration 400 μs, stimulation intensity 40% of maximal isometric voluntary contraction), laser group (dose 4-6 J per point, 6 points at the knee joint) or combined group (electrical stimulation plus laser therapy). The outcomes included muscle thickness and anatomical cross-sectional area (ultrasonography), knee extensors' electrical activity (electromyography), torque (dynamometry) and health status (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). All groups underwent a 4-week control period (without intervention) followed by an 8-week intervention period. RESULTS: Muscle thickness and anatomical cross-sectional area increased in the electrical stimulation and combined groups. All groups presented similar improvements in torque, electrical activity and health status. CONCLUSION: Electrical stimulation alone or in combination with laser therapy generated positive effects on all evaluated parameters. Laser therapy increased health status and electrical activity, but had no effect on muscle mass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».