A case series studying the effect of low level laser therapy in osteoarthritis knee in elderly population of northeastern India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis knee affects a large portion of the population and it is the leading cause of disability worldwide. The increase in life expectancy further added to the burden of the disease. Joint replacement surgery is in accessible to most people in this region. Our objective is to study the effectiveness of low level laser therapy in primary osteoarthritis knees in the north-eastern elderly population of India. Materials and methods: This is a prospective cohort study in 30 patients attending orthopaedic outpatient department with primary osteoarthritis knee. All selected patients including both male and female were managed with low level laser therapy (wavelength of 905 nm and a power that varies from 27 Wp to 100 Wp) for 4consecutive weeks. Scoring using WOMAC (Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index) and VAS (Visual analog scale) were taken during first enrolment and then at 4 and 8 weeks of follow up. Results: There was a significant improvement in both WOMAC and VAS scores both at 4 weeks and 8 weeks of follow up. Improvement from baseline WOMAC mean score (enrolment 58.8, 79.36 at 4 weeks and 93.1 at 8 weeks (p
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».