Effect of balance training with Biodex Balance System to improve balance in patients with diabetic neuropathy: A quasi experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the effect of balance training with Biodex Balance System in improving balance function in patients with diabetic neuropathy. Methods: A quasi experimental study was conducted at physiotherapy department of Rehman Medical Institute Peshawar from January to June 2018. Thirty-eight Diabetes Mellitus Type-II patients with diagnosis of diabetic neuropathy participated in the study. Those patients were included who were able to stand independently and who scored moderate or severe neuropathy on Toronto Scale. Participants received 12 sessions (two sessions per week) of balance training on Biodex stability system in six weeks. Berg Balance Scale and Time Up and Go test were used to collect pre and post treatment data. Paired sample T-test was used to compare pre and post treatment data because data was normally distributed. Results: The mean age of the participants was 63.08 ± 3.3 years. Pretreatment Berg Balance Scale score was 42.68 ± 3.7 which improved to 48.89 ±3.7 after the treatment (P<0.001). Similarly, pretreatment Time Up and Go test score was 17.47 ± 2.0 while post treatment score was 13.57 ±1.5 (P<0.001). Conclusion: Balance training with Biodex Balance System can significantly improve balance function in Diabetes Mellitus Type-II patients with diabetic neuropathy. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.37.2.2336 How to cite this:Daud SAH, Mujeeb-Ur-Rahman, Arsh A, Junaid M. Effect of balance training with Biodex Balance System to improve balance in patients with diabetic neuropathy: A quasi experimental study. Pak J Med Sci. 2021;37(2):389-392. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.37.2.2336 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».