Reducing knee pain and loading with a gait retraining program for individuals with knee osteoarthritis: Protocol for a randomized feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to 1) determine the feasibility of conducting a full-scale randomized controlled trial (RCT) evaluating the efficacy of a gait retraining program on decreasing knee pain and impact loading in people with knee osteoarthritis, and 2) provide an estimate of treatment effects for a gait retraining program compared to a traditional walking program. Methods: Forty individuals with knee osteoarthritis will be enrolled in this randomized, double-blind, feasibility trial with two parallel groups. Participants will be randomly allocated to a gait retraining program aimed to decrease peak axial acceleration of the lower leg (i.e., tibia) by 20% or a traditional walking program. Both programs involve 8 sessions of walking on a treadmill. Feasibility will be assessed with recruitment, enrollment, and retention rates, and number of adverse events and unanticipated problems. Treatment effects will be estimated with measures of knee pain and impact loading collected at baseline, follow-up (<1 week post-intervention), and retention (≥1 month post-intervention) visits. Knee pain will be evaluated with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and impact loading will be measured during walking with three-dimensional motion analysis. Conclusion: Findings of this study will inform the feasibility of a full-scale RCT investigating the efficacy of a gait retraining program for people with knee osteoarthritis. Trial registration: (NCT04148807).
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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 | 0,041 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,014 |
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 ».