Long Term Effect of Weight Change on Clinical Manifestation of Knee Osteoarthritis among Women Treated with Orlistat
Notice bibliographique
Résumé
Background: Combined therapy of weight loss and exercise provide today the best treatment for Knee Osteoarthritis. Most studies evaluating the effect of this therapy focus on the active intervention phase or immediately after the end of the treatment. Objectives: To describe the of long term effectiveness of weight loss and exercise treatment on Knee Osteoarthritis. Methods: Medical charts of 10 overweight women who suffered from Knee Osteoarthritis and had been treated for six months with a combined treatment of weight loss with Orlistat in the recommended dose, aerobic exercise and muscle mass strengthening, were retrospectively reviewed. Knee Osteoarthritis symptoms were assessed before treatment, at the end of treatment and following 6 months using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Results: In comparison to baseline, we documented a statistically significant improvement in pain, stiffness, and function at the end of the treatment (37.0 vs. 21.0, P=0.007, 44.5 vs. 28.3, P=0.037 and 45.5 vs. 27.1, P=0.005, respectively) together with reduction in BMI (32.9 vs. 29.5, P=0.007). Six months later, although the mean BMI had returned to its baseline (31.1, P=0.126), the improvement in all parameters still existed (23.9, P=0.028, 27.1, P=0.028 and 32.9, P=0.037, respectively). Conclusions: Weight reduction together with muscle strengthening can improve function, stiffness, and pain symptoms in women with knee Osteoarthritis. Our case series suggest that this combined intervention may potentially maintain clinical improvement even when patients return to their baseline weight.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».