The Effects of Resistance Exercises and Yoga on the Life Quality and the Muscle Strength of Patients with Knee Osteoarthritis: A Systemic Review of the Previous Literatures
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective: Knee osteoarthritis (OA) is a common musculoskeletal disorder in elderly population leading to pain, disability, muscle weakness, and decreasing quality of life (QOL). The objective of the present study was to investigate the effects of land-based exercise therapy intervention on QOL and muscle strength in patients with knee OA in previous researches. Materials & Methods: English literature associated with the effects of land-based therapeutic exercise methods were extracted from Medline, PubMed, CINAHL, Medlib, IrMedex, Magiran, Spring link, Scopus, Cochrane, and Science Direct databases since 2000 to 2016. After applying inclusion and exclusion criteria, 11 articles remained to be reviewed. Results: There were 1200 patients (Mean ± Standard deviation 64.5±4.7 years of old) with knee OA in those eleven studies. Generally, two interventions were administrated for such patients including exercise therapy and Yoga. The most common treatment outcome measurements involved Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), Short Form 36 (SF-36), and strength. Conclusion: Although it was impossible to compare the results of the eleven studies due to inconsistency in outcome measurements and their units to introduce the most effective therapeutic intervention for improvement of QOL in individuals with knee OA, the positive effect of land-based exercise therapy on signs and symptoms of such disorder was confirmed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».