Comparison of the Therapeutic Effects Between Isokinetic and Isotonic Strength Training in Patients After Total Knee Replacement: A Prospective, Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rebuilding the strength of the quadriceps as soon as possible after total knee replacement (TKR) is important so as to restore gait stability. To date, there are no standard postoperative strength training programs during the early recovery stage after TKR. Purpose: To compare the therapeutic effects between isokinetic and isotonic strengthening in patients after TKR. Study Design: Randomized controlled trial; Level of evidence, 1. Methods: From April 2018 to August 2020, 37 patients met the inclusion criteria and were randomly assigned to perform either 4-week isokinetic or isotonic strength training programs. Other components of the rehabilitation program were kept the same between the 2 groups. All cases were evaluated by the Timed Up and Go (TUG) test, peak torque of knee extension and flexion (60 and 120 deg/s), 36-item Short Form Health Survey (SF-36), and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Results: After undergoing a 4-week strength training regimen, significant improvements in the TUG test were noted in both groups; however, the time improvement in the isotonic group did not reach the minimal detectable change. All peak torque measurements improved in the isokinetic group but not in the isotonic group for knee flexion at 60 deg/s. The pain subdomain, physical domain, mental domain, total SF-36 score, and WOMAC index all improved significantly in both groups after training. Both training groups improved significantly in peak torque of knee strength, TUG test, and functional scores, but the differences between isokinetic and isotonic training were not statistically significant. Conclusion: The study findings showed that a 4-week strengthening exercise program in the early postoperative stage, involving either isokinetic or isotonic training, resulted in significant improvements in patients undergoing TKR. Registration: NCT02938416 (ClinicalTrials.gov identifier).
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 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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».