Effects of resistance and Tai Ji training on mobility and symptoms in knee osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
Background:No studies have compared effectiveness of resistance training and Tai Ji exercise on relieving symptoms of knee osteoarthritis(OA).The purpose of the study was to evaluate effects of a 10-week Tai Ji and resistance training intervention on improving OA symptoms and mobility in seniors with knee OA.Methods:Thirty-one seniors(60-85 years)were randomly assigned to a Tai Ji program(n=12),a resistance training program(n=13),and a control group(n=6).All participants completed the Western Ontario and McMaster(WOMAC)Osteoarthritis Index and performed three physical performance tests(6-min walk,timed-up-and-go,and timed stair climb and descent)before and after the 10-week intervention.Results:The participants in the resistance training group significantly improved on the timed-up-and-go test(p<0.001),the WOMAC pain subscore(p=0.006),WOMAC stiffness sub-score(p<0.001),and WOMAC physical function sub-score(p=0.011).The Tai Ji group significantly improved on the timed-up-and-go test(p<0.001),but not on the WOMAC scores.Conclusion:Resistance training was effective for improving mobility and improving the symptoms of knee OA.Tai Ji was also effective for improving mobility,but did not improve knee OA symptoms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».