The Effect of Hydrotherapy Exercise on Pain Intensity and Functional Ability in Genu Osteoarthritis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Genu osteoarthritis (OA) is the most common arthritis disease caused bya degenerative joint process that causes knee pain and functional disorders. One of therecommended therapies for the treatment of OA genu from several studies ishydrotherapy exercises. Hydrotherapy exercises can reduce pain and improve thepatient's quality of life. This study aims to determine the effect of hydrotherapyexercises on pain intensity and functional ability in OA genu patients. Methods: Thisstudy is a quasi-experimental study with a one group pretest-posttest design conductedby the Medical Rehabilitation Installation of dr. Mohammad Hoesin Palembang duringthe month of October-November 2019. Primary data was collected using interviews toassess pain intensity based on the Numerical Paon Rating Scale (NPRS) score andfunctional ability based on the WOMAC (Western Ontario and McMaster UniversitiesOsteoarthritis Index) questionnaire before and after training. hydrotherapy for 4 weeksfor one therapy a week. The data was carried out by the Shapiro-Wilk normality test,then analyzed using the paired T-test or Wilcoxon test using the SPSS tool. Results: Asmany as 31 study subjects, the results showed that there was a significant effect beforeand after hydrotherapy exercises on reducing pain intensity (p = 0.000) and improvingfunctional ability (p = 0.000) in patients with OA genu for 4 weeks. Conclusion: Thereis an effect of hydrotherapy exercise on pain intensity and functional ability in genuosteroarthritis (OA) patients..
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».