Clinic-Based Patellar Mobilization Therapy for Knee Osteoarthritis: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We performed a phase 2 randomized clinical trial to evaluate the preliminary effectiveness of a clinic-based patellar mobilization therapy (PMT) in patients with knee osteoarthritis. METHODS: We recruited 208 patients with knee osteoarthritis at primary care clinics in Hong Kong. Patients were randomly assigned (1:1) to the intervention group or the control group. The intervention group received 3 PMT treatment sessions from primary care physicians at 2-month intervals, with concomitant prescription of a home-based vastus medialis oblique muscle exercise. The control group received PMT after the study period. The primary outcome was the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score. Secondary outcomes included the WOMAC composite, function, and stiffness scores; the visual analog scale score for pain; objective physical function tests (30-s chair stand, 40-m walk test, timed up and go test, and EuroQol-5D). All outcomes were evaluated at baseline and at 24 weeks through intention-to-treat analysis. RESULTS: <.001). All secondary outcomes also demonstrated significant between-group differences. CONCLUSIONS: Patellar mobilization therapy has the potential to reduce pain and improve function and quality of life for patients with knee osteoarthritis. Future clinical trials with comparison to other active comparator controls will help determine the overall efficacy and facilitate the deployment of PMT in real-world practice.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».