Wireless Motion Sensors—Useful in Assessing the Effectiveness of Physiotherapeutic Methods Used in Patients with Knee Osteoarthritis—Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis of the knee (OAK) is characterized by pain, limitation of joint mobility, and significant deterioration of proprioception resulting in functional decline. This study assessed proprioception in OAK patients following two ten-day rehabilitation programs using the Orthyo® system. Fifty-four study participants with clinical symptoms and radiological signs of OAK were randomly divided into an exercise group (n = 27) or a manual therapy group (n = 27). The control group consisted of 27 volunteers with radiological signs of OAK, but with no clinical symptoms or prior history of rehabilitation. The following parameters were assessed: knee proprioception using inertial sensors and a mobile application, patients’ function using Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC), and pain intensity using the visual analog scale (VAS). Following rehabilitation, knee proprioception tests did not improve in either study group. Both study groups showed significant improvement of the WOMAC-assessed function (exercise group: p < 0.01, manual therapy group: p = 0.01) and a significant decrease (p < 0.01) of VAS-assessed pain following rehabilitation, but the post-therapy results did not differ significantly between the aforementioned groups. The Orthyo® system provided a quick and accurate assessment of the knee joint position sense. There was no direct relationship between functionality, pain, and proprioception threshold in the knee joint.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».