A Novel Mobile App-Based Neuromuscular Electrical Stimulation Therapy for Improvement of Knee Pain, Stiffness, and Function in Knee Osteoarthritis: A Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundKnee osteoarthritis (OA) is a widespread and debilitating disease that continues to plague patients. Over the past decade, neuromuscular electrical stimulation (NMES) therapy has shown promise in alleviating knee OA-related symptoms. This study sought to evaluate the efficacy and safety of a home-based NMES therapy for reduction of pain, stiffness, and function associated with knee OA.Material and methodsA randomized, sham-controlled, double-blind, multicenter trial was conducted with 12-week follow-up in 156 knee OA patients receiving either home-based NMES therapy or a modified low-voltage NMES therapy. Outcome measures including knee pain, stiffness, and functionality were collected at baseline through week 12 after the therapy. The primary endpoint was the percentage change from baseline (PCFB) in the Visual Analog Scale (VAS) pain for a patient-nominated physical activity. Secondary endpoints included VAS for general knee pain, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score Joint Replacement, and isometric quadriceps strength test.ResultsA clinically meaningful reduction for VAS Nominated Activity was higher in the per-protocol treatment-compliant NMES group than that in the sham low-voltage NMES group at week 12 (PCFB of 42.8% vs 38.6%, P = .562). This was similarly true for the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain subscale (PCFBs of 36.8% vs 26.6%, P = .038). Similar trends and reductions of pain were observed for VAS General, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score Joint Replacement Pain subscale, and isometric quadriceps strength.ConclusionHome-based NMES treatment resulted in a clinically meaningful reduction of knee pain, stiffness, and knee functional improvements at week 12 compared with sham NMES 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».