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Enregistrement W2608426889 · doi:10.18203/2349-3259.ijct20171918

Randomised controlled trial of the effects of a self-management patient education program on overall quality of life and knee pain of older people with mild to moderate knee(s) osteoarthritis

2017· article· en· W2608426889 sur OpenAlexaff
Alhadi M. Jahan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Trials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialPopulationKnee painInternal medicineAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knee osteoarthritis (OA) is the most important chronic rheumatic disease affecting human beings. It is more common among the older population. The objective of OA treatment is to control the symptoms, such as pain, mobility problems and consequently, to improve overall quality of life. Although, self-management patient education programs, such as educational workshops and other learning activities are effective approaches in some chronic diseases, the evidence for arthritis is still inconclusive. The aim of this trial is to compare the effectiveness of an OA of the knee self-management education program with a control group, as determined by improvements in pain and quality of life. Methods: In this study, we will perform a two-group, randomized (1:1 ratio), controlled study with repeated-measures to examine the differences between the two groups over time. The research sample will be selected from the patients who are referred to a physiotherapy department with a diagnosed mild to moderate knee(s) OA, aging from 45 to 65 years. Conclusions: Positive findings of this trial will pave the road for new methods of cooperation between patients and healthcare providers. Also, patient education ensures that patients are well-informed about their own health and they could avoid any deterioration and disability due to bad practices. Finally, an increased understanding helps patients to make informed decisions about their healthcare avenues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,368 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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