Dose‐Response Effects of Tai Chi and Physical Therapy Exercise Interventions in Symptomatic Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapeutic exercise is a currently recommended nonpharmacological treatment for knee osteoarthritis (KOA). The optimal treatment dose (frequency or duration) has not been determined. OBJECTIVE: To examine dose-response relationships, minimal effective dose, and baseline factors associated with the timing of response from 2 exercise interventions in KOA. DESIGN: Secondary analysis of a single-blind, randomized trial comparing 12-week Tai Chi and physical therapy exercise programs (Trial Registry #NCT01258985). SETTING: , 70% female; 55% white). METHODS: We defined dose as cumulative attendance-weeks of intervention, and treatment response as ≥20% and ≥50% improvement in pain and function. Using log-rank tests, we compared time-to-response between interventions, and used Cox regression to examine baseline factors associated with timing of response, including physical and psychosocial health, physical performance, outcome expectations, self-efficacy, and biomechanical factors. MAIN OUTCOME MEASURES: Weekly Western Ontario and McMasters Osteoarthritis Index (WOMAC) pain (0-500) and function (0-1700) scores. RESULTS: Both interventions had an approximately linear dose-response effect resulting in a 9- to 11-point reduction in WOMAC pain and a 32- to 41-point improvement in function per attendance-week. There was no significant difference in overall time-to-response for pain and function between treatment groups. Median time-to-response for ≥20% improvement in pain and function was 2 attendance-weeks and for ≥50% improvement was 4-5 attendance-weeks. On multivariable models, outcome expectations were independently associated with incident function response (hazard ratio = 1.47, 95% confidence interval 1.004-2.14). CONCLUSIONS: Both interventions have approximately linear dose-dependent effects on pain and function; their minimum effective doses range from 2-5 weeks; and patient perceived benefits of exercise influence the timing of response in KOA. These results may help clinicians to optimize patient-centered exercise treatments and better manage patient expectations. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».