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Enregistrement W2784015270 · doi:10.1177/1071100717747590

Combination Therapy Versus Exercise and Orthotic Support in the Management of Pain in Plantar Fasciitis: A Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2784015270 sur OpenAlexaff
Eda Çınar, Shikha Saxena, Fatma Uygur

Notice bibliographique

RevueFoot & Ankle International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlantar fasciitisLow level laser therapyRandomized controlled trialPhysical therapyExtracorporeal shock wave therapyVisual analogue scaleRepeated measures designLaser therapyHeelSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed at estimating the effectiveness of two commonly used modalities-extracorporeal shock wave therapy (ESWT) and low-level laser therapy (LLLT)-each combined with usual care (exercises and orthotic supports) in comparison to only usual care to relieve pain in patients with plantar fasciitis (PF). METHODS: for 3 sessions, once a week; LLLT group received gallium-aluminum-arsenide laser with 850 nm wavelength for 10 sessions, 3 times a week. Pain was measured by Foot Function Index-pain subscale (FFI-p) and Numerical Rating Scale for pain (NRS-p). The scores were recorded at baseline, third week, and third month after the treatment. Analysis was performed using repeated measures ANOVA. RESULTS: There was a significant improvement in pain over the 3 months in all groups on both FFI-p ( P < .001) and NRS-p ( P < .001). In NRS-p, LLLT group had significantly lower pain than ESWT ( P = .002) at the third week and control ( P = .043) and ESWT ( P = .003) at third month. In FFI-p total score, ESWT group had higher pain than LLLT ( P = .003) and control ( P = .035) groups at third week and LLLT ( P = .010) group at third month. CONCLUSION: When LLLT and ESWT were combined with usual care, LLLT was found to be more effective than ESWT in reducing pain in PF at short-term follow-up. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, comparative study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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