Clinical Value about Static Fall Index Test and Dynamic Fall Index Test for Patients with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the balance function of the knee osteoarthritis(KOA) patients and the clinical value about static fall index test and dynamic fall index test for the patients with knee osteoarthritis.Methods The osteoarthritis patients without knee pain(con-trol group,n=30) were tested with postural stability(PS),limits of stability(LOS),dynamic fall index(DFI) and static fall index(SFI).The osteoarthritis patients with knee pain(treatment group,n=30) accepted 10 times of diclofenac diethylamine emulge imported by pulsed ultra-sound and 6 times of massage therapy.They were also tested with above four balance tests and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index(WOMAC) before and after treatments.Results There was significant difference in overall of PS,anterior/posterior in-dex and medial lateral index(P0.05) between the control group and the treatment group before treatments,and there was very significant difference in time to complete LOS,overall of LOS and DFI(P0.01);but there was no significant difference in SFI(P0.05).There was significant difference in WOMAC scores,overall of PS,anterior/posterior index,time to complete LOS,overall of LOS and DFI(P0.05) in the treatment group before and after treatments,but there was no significant difference in medial lateral index and SFI(P0.05).Conclusion Compared with osteoarthritis patients without knee pain,KOA patients with knee pain are in poorer balance function and greater fall risk.After effective treatments,the balance function and fall risk of the KOA patients may significantly improve.Compared with SFI test,the DFI test is more sensitive to the improvement of balance function of the KOA patients.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».