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Enregistrement W2396089100

Perbedaan Skor Pasien Osteoartritis Antara Sebelum dan Sesudah Terapi Ir dan Tens Berdasarkan Li (Lequesne Index) dan Womac (Western Ontario And Mcmaster Universities Osteoarthritis Index)

2015· dissertation· id· W2396089100 sur OpenAlexaboutno aff
Beata Dinda Seruni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACGynecologyOsteoarthritisPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAK Beata Dinda Seruni, G0012042, 2015. Perbedaan Skor Pasien Osteoartritis antara Sebelum dan Sesudah Terapi IR dan TENS Berdasarkan LI (Lequesne Index) dan WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). Skripsi, Fakultas Kedokteran Universitas Sebelas Maret, Surakarta. Latar Belakang: Osteoartritis (OA) merupakan penyakit sendi degeneratif dengan progresifitas yang lambat, bersifat kronis, serta menyebabkan dampak yang besar pada kesehatan masyarakat. Terapi modalitas yang diberikan dapat berupa Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS) dan pemanasan sinar Infra Red (IR). Kuesioner yang paling banyak digunakan dan dianjurkan untuk pengukuran serta uji klinis OA ialah LI dan WOMAC. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan skor pasien OA antara sebelum dan sesudah terapi IR dan TENS berdasarkan LI dan WOMAC Metode: Penelitian ini bersifat eksperimen semu (quasi experiment) dengan menggunakan metode the pre- and posttest without control design. Dalam penelitian ini, terdapat variabel perancu yang tidak dapat dikendalikan, yaitu aktivitas fisik, IMT, gaya hidup, dan penggunaan analgesik atau steroid. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik purposive sampling. Sampel merupakan 30 pasien rawat jalan OA Instalasi Rehabilitasi Medik RSUD Dr. Moewardi di Surakarta. Data diambil sebelum dan sesudah dilakukan 1 sesi terapi (4 kali terapi) IR dan TENS dengan kuesioner LI dan WOMAC. Distribusi data hasil penelitian dianalisis menggunakan uji Saphiro-Wilk. Bila distribusi data normal, dianalisis dengan uji t-berpasangan, sedangkan bila tidak normal, dianalisis dengan uji Wilcoxon. Hasil: Terdapat perbedaan yang bermakna skor pasien OA antara sebelum dan sesudah terapi IR dan TENS berdasarkan LI dan WOMAC, baik secara keseluruhan total skor maupun dari masing-masing indikator, yaitu nyeri, jarak yang ditempuh, daily activity life, dan kekakuan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai p = 0,000 yang berarti p < 0,05. Nilai IK 95% pretest LI-posttest LI adalah antara 2,21664 sampai 3,15836. Sedangkan Nilai IK 95% pretest WOMAC-posttest WOMAC adalah antara 1,12331 sampai 1,35101. Simpulan: Terapi IR dan TENS efektif dalam mengurangi rasa nyeri, meningkatkan jarak yang ditempuh, memperbaiki daily activity life, dan mengurangi kekakuan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,333 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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