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Enregistrement W3133440485 · doi:10.1016/j.smhs.2021.02.005

High intensity resistance training as intervention method to knee osteoarthritis

2021· article· en· W3133440485 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Malorgio, Marta Malorgio, Matteo Benedetti, S. Casarosa, Roberto Cannataro

Notice bibliographique

RevueSports Medicine and Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWOMACPhysical therapyOsteoarthritisMedicineResistance trainingStrength trainingIntensity (physics)IsotonicPhysical medicine and rehabilitationOne-repetition maximumAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High intensity resistance training (HI-RT) is a treatment option for Knee Osteoarthritis (KOA). Isotonic machines (leg press, leg extension) are utilized for standardization and reproducibility reasons, but the load used during the protocol is often low, considering that elder people usually have low strength levels, training so with high intensities calculated on low loads. The physiological response of an elder woman trained with high loads on a free weight exercise, the regular barbell deadlift, with a 1 Repetition Maximum (1RM) of 100 kg, can be appreciated in this report, so that for the first time we can see the effect of a one year of high intensity resistance training program on a powerlifting exercise on a 72 year-old woman with KOA. A Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) questionnaire was administered before starting the training program (T0) and after 1 year of training, as long as a control RX, to evaluate the effect of HI-RT on joint functionality and quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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