O36. Improving the Effectiveness of Exercise Therapy for Older Adults with Knee Pain: A Pragmatic Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise for knee pain attributable to OA is recommended as a core treatment in clinical guidelines but it is unclear how exercise is best delivered to optimize patient outcomes. Methods: The BEEP trial (ISRCTN93634563) was a parallel, pragmatic randomized, controlled trial investigating the effectiveness of two physiotherapy-led exercise interventions compared with usual physiotherapy care (UC), for pain and function in older adults with knee pain. Adults aged ≥45 years with knee pain attributable to OA from 65 general practices in England were randomized using computer-generated blocks of size 3 to UC (up to four treatment sessions of advice and exercise over 12 weeks); Individually Tailored Exercise (ITE; an individualized, supervised and progressed lower-limb exercise programme in 6–8 treatment sessions over 12 weeks); or Targeted Exercise Adherence (TEA; supporting the transition from lower limb exercise to general physical activity in 8–10 treatment contacts over 6 months). 47 physiotherapists from 5 National Health Service physiotherapy services delivered treatment: 15 delivered UC, 17 ITE and 15 TEA. Primary outcomes were self-reported pain and physical function [Western Ontario McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC)] at 6 months. A range of secondary outcomes were measured at baseline and at 3, 6, 9 and 18 months. Participants and physiotherapists were not blind to allocation, but outcome data collection and analyses were conducted blind to allocation. Primary analysis was by intention-to-treat; sensitivity analysis was per protocol analysis.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».