Exploring the efficacy of low-level laser therapy and exercise for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee Osteoarthritis (KOA) is a prevalent, chronic disorder with excessive functional, social and economic burdens. The goal of treatment is to alleviate the symptoms and slow the progression. Documenting the effects of exercise and LLLT as co-modalities in the management of KOA allows practitioners to implement this management tool as part of KOA rehabilitation, resulting in the earlier discharge from a supervised rehabilitation setting. Objective: The purpose of this study was to determine the effect of low-level laser therapy (LLLT) in the treatment of knee osteoarthritis (KOA). A randomised controlled trial (RCT) was conducted on 111 participants (aged between 40-75 years) diagnosed with KOA. Participants were randomised into an exercise (n=39), LLLT (n=40), or a combined exercise-LLLT (n=32) group. Methods: The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scale was used to assess pain and functionality. Knee range of motion was assessed using a goniometer, and the one-minute timed sit-to-stand test measured physical functionality at four time points: (T1) baseline, (T2) post 12-session intervention, (T3) one-month post intervention and (T4) three-month's post intervention. Knee circumference was measured using a measuring tape. Results: WOMAC pain and functionality scale and knee circumference scores decreased in all three groups (P<0.05), but the combined exercise-LLLT group demonstrated better outcomes than the LLLT or exercise alone groups respectively. The combined exercise-LLLT group showed better acute and long-term benefits with participants experiencing a 3.5 centimetre decrease in knee circumference, 24 point improvement in the WOMAC pain and functionality scale, and a four repetition increase in physical functionality. Conclusion: The findings suggest that LLLT is a viable tool for managing KOA when used in conjunction with physical exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».