The Ottawa panel clinical practice guidelines for the management of knee osteoarthritis. Part two: strengthening exercise programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify effective strengthening exercise programs and provide rehabilitation teams and patients with updated, high-quality recommendations concerning traditional land-based exercises for knee osteoarthritis. METHODS: A systematic search and adapted selection criteria included comparative controlled trials with strengthening exercise programs for patients with knee osteoarthritis. A panel of experts reached consensus on the recommendations using a Delphi survey. A hierarchical alphabetical grading system (A, B, C+, C, D, D+ or D-) was based on statistical significance ( p < 0.5) and clinical importance (⩾15% improvement). RESULTS: The 26 high-quality studies identified demonstrated that various strengthening exercise programs with/without other types of therapeutic exercises are generally effective for improving knee osteoarthritis management within a six-month period. Strengthening exercise programs demonstrated a significant improvement for pain relief (four Grade A, ten Grade B, two Grade C+), physical function (four Grade A, eight Grade B) and quality of life (three Grade B). Strengthening in combination with other types of exercises (coordination, balance, functional) showed a significant improvement in pain relief (three Grade A, 11 Grade B, eight Grade C+), physical function (two Grade A, four Grade B, three Grade C+) and quality of life (one Grade A, one Grade C+). CONCLUSION: There are a variety of choices for strengthening exercise programs with positive recommendations for healthcare professionals and knee osteoarthritis patients. There is a need to develop combined behavioral and muscle-strengthening strategies to improve long-term maintenance of regular strengthening exercise programs.
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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 | 0,039 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».