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Enregistrement W4296226241 · doi:10.46799/jhs.v3i3.441

Pemberian Terapi Latihan, Ultrasound (US) Serta Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS) Pada Pasien Osteoarthritis Knee Bilateral

2022· article· id· W4296226241 sur OpenAlexaboutno aff
Kunti Latifah

Notice bibliographique

RevueJurnal Health Sains · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis (OA) merupakan penyakit degeneratif yang berkembang lambat dan tersebar luas prevalensinya meningkat seiring bertambahnya usia pasien. Tujuan dari studi ini untuk mengendalikan nyeri yang dirasakan pasien serta meningkatkan kemampuan fungsional pada kegiatan sehari-hari yang dilakukan pasien. Penelitian ini termasuk case study yang dilakukan di salah satu rumah sakit yang ada di kota Surakarta pada seorang pasien Ny. S, Berusia 63 tahun, berprofesi sebagai ibu rumah tangga. Pasien mengeluhkan nyeri pada saat gerakan dari jongkok ke berdiri terutama saat gerakan sujud ke berdiri saat beribadah yaitu salat Nyeri yang di rasakan pasien terkadang hilang saat kondisi istirahat dan tidak terlalu banyak aktifitas berat yang dilakukan. Pasien terapi selama 2 x/ minggu dalam 3 minggu, satu kali terapi mengikuti selama 30 menit. Pasien diberikan terapi berupa terapi latihan, ultrasound dan tens. nyeri diukur menggunakan Visual Descriptive Scale (VDS), dan Western Ontario dan McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) untuk mengukur aktivitas fungsional pasien. Modalitas fisioterapi seperti Pemberian Latihan Quadriceps Setting, Passive Stretching, Ultrasound (US), serta Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS) yang diberikan sebanyak 4 kali pertemuan belum mampu meningkatkan aktivitas fungsional sehari-hari serta terdapat sedikit penurunan nyeri

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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