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Enregistrement W2910225507 · doi:10.4172/2167-7921.1000277

Sinergic Effect of Therapeutic Ultrasound and Low-Level Laser Therapy in the Treatment of Hands and Knees Ostheoarthritis

2018· article· en· W2910225507 sur OpenAlexaboutno aff
De Souza Simao ML, Fernandes Ac, Casarino RL, Zanchin AL, Heloísa Ciol, Antônio Eduardo de Aquino, Bagnato VS

Notice bibliographique

RevueJournal of Arthritis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLow level laser therapyUltrasoundLaser therapyTherapeutic ultrasoundPhysical therapyLaserRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis is a degenerative joint disease that affects predominantly hands and knees of the elderly population, being characterized by chronic pain and limitation of joint movements. Therapeutic approaches to ease the pain, as low-intensity pulsed ultrasound and photobiomodulation (low-level laser therapy) have been broadly used as a complement to drug treatment of osteoarthritis. The aim of this study was to evaluate the synergic effect of LIPUS associated to LLLT on osteoarthritis of hands and knees. For this, 69 patients, being 48 affected by knee osteoarthritis and 21 affected by hand osteoarthritis were selected for the study. Patients were evaluated by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) for knee osteoarthritis and by Australian Canadian Osteoarthritis Hand (AUSCAN), for hands osteoarthritis. All patients filled out the Visual Analogue Scale (VAS) pain questionnaire, which showed statistical improvement of hands (p<0.001) and knees (p<0.001) when comparing before and after treatment. Functional evaluation by AUSCAN showed improvement of hands functionality (p<0.002). Results showed that the synergic therapy of LIPUS and LLLT were efficient in the treatment of hands and knees osteoarthritis, providing a new approach of a non-pharmacological and non-invasive treatment that contributes to better quality of life for the patients with this chronic and degenerative pathology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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