MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2311951062 · doi:10.5606/archrheumatol.2016.4625

Effects of Balneotherapy and Physical Therapy on Sleep Quality in Patients with Osteoarthritis Aged 50 to 85 Years

2016· article· en· W2311951062 sur OpenAlexaboutno aff
Erkan Kaya

Notice bibliographique

RevueArchives of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTherapeutic Uses of Natural Elements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBalneotherapyOsteoarthritisPittsburgh Sleep Quality IndexPhysical therapySleep disorderSleep (system call)Sleep qualityQuality of life (healthcare)Internal medicineInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aims to investigate the effect of balneotherapy (BT) and physical therapy (PT) on sleep quality in patients with knee osteoarthritis (OA) aged 50 to 85 years. PATIENTS AND METHODS: A total of 199 patients (76 males, 123 females; mean age 67.8±7.3 years; range 50 to 85 years) suffering from knee OA (Kellgren-Lawrence grade 2-3) for more than six months were enrolled. Sleep and functional status were assessed at baseline and after 19 sessions of BT and 15 sessions of PT by using Pittsburgh Sleep Quality Index and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, respectively. RESULTS: A high prevalence of abnormal sleep quality in patients with knee OA was observed. The most common abnormality was sleep fragmentation (71%), with an increased sleep disturbance score. Patients reported significantly improved sleep, pain, stiffness, and functional status after BT and PT. CONCLUSION: Balneotherapy and PT improved self-reported sleep and functional status in patients with OA aged 50 to 85 years. We may conclude that BT and PT, which are used in the treatment of OA, not only reduce nocturnal pain, but also improve sleep quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of RheumatologyMême sujetTherapeutic Uses of Natural ElementsTravaux en français237 207