The role of electrotherapy in reducing the pain of patients with knee osteoarthritis during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Osteoarthritis is considered to be the most common form of arthritis and a leading disability cause worldwide, especially due to the painful symptom. The latter is a clinical marker in evaluating the limits of joint mobility and therefore, the pain reduction is a goal of the recovery treatment for patients with knee osteoarthritis. The purpose of this study was to show whether the pain phenomenon characteristic of knee osteoarthritis can be reduced by electrotherapy, even in the context of the COVID-19 pandemic. Material and method. The study lasted 5 months and included 171 patients diagnosed clinically and radiologically with knee osteoarthritis. The followed parameters were pain, physical dysfunction in daily activities, anxiety and quality of life. Results and discussions. The two groups of studied patients were homogeneous in terms of weight by gender and age groups. The evaluation of patients according to scales enabled the registration of statistically significant values, the value of p <0.05, which explains the validation of the working hypothesis. The feeling of pain is closely related to the level of anxiety. Conclusions. Analgesic electrotherapy significantly reduced the pain syndrome of the patients for whom it was used. It has been shown that the patients' anxiety can influence the pain phenomenon. Given the conditions caused by the Covid-19 pandemic, the anxiety of the patients who were in the outpatient department to receive recovery treatment was increased, but after the recovery treatment there was a decrease, so these patients' quality of life increased. Keywords: pain, analgesic electrotherapy, knee osteoarthritis, recovery treatment,
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».