Effect of Laser Therapy on Chronic Osteoarthritis of the Knee in Older Subjects
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Osteoarthritis (OA) is a common degenerative joint disease particularly in older subjects. It is usually associated with pain, restricted range of motion, muscle weakness, difficulties in daily living activities and impaired quality of life. To determine the effects of adding two different intensities of low-level laser therapy (LLLT) to exercise training program on pain severity, joint stiffness, physical function, isometric muscle strength, range of motion of the knee, and quality of life in older subjects with knee OA. METHODS: Patients were randomly assigned into three groups. They received 16 sessions, 2 sessions/week for 8 weeks. Group-I: 18 patients were treated with a laser dose of 6 J/cm(2) with a total dose of 48 J. Group-II: 18 patients were treated with a laser dose of 3 J/cm(2) with a total dose of 27 J. Group-III: 15 patients were treated with laser without emission as a placebo. All patients received same exercise training program including stretching and strengthening exercises. Patients were evaluated before and after intervention by visual analogue scale (VAS), the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index for quality of life, handheld dynamometer and universal goniometer. RESULTS: T test revealed that there was a significant reduction in VAS and pain intensity, an increase in isometric muscle strength and range of motion of the knee as well as increase in physical functional ability in three treatment groups. Also analysis of variance (ANOVA) proved significant differences among them and the post hoc tests (LSD) test showed the best improvements for patients of the first group. CONCLUSION: It can be concluded that addition of LLLT to exercise training program is more effective than exercise training alone in the treatment of older patients with chronic knee OA and the rate of improvement may be dose dependent, as with 6 J/cm(2) or 3 J/cm(2).
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».