Improving the Effectiveness of Exercise Therapy for Adults With Knee Osteoarthritis: A Pragmatic Randomized Controlled Trial (BEEP Trial)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate whether knee osteoarthritis (OA) related pain and function can be improved by offering enhanced physical therapist-led exercise interventions. Design: Three-arm prospectively designed pragmatic randomized controlled trial. Setting: General practices and National Health Service physical therapy services in England. Participants: 514 adults (252 men, 262 women) aged ≥45 years with a clinical diagnosis of knee osteoarthritis (N=514). Mean Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores at baseline were 8.4 for pain and 28.1 for function. Interventions: Participants were individually randomized (1:1:1 allocation) to usual physical therapy care (UC control: up to 4 sessions of advice and exercise over 12 weeks), individually tailored exercise (ITE: individualized, supervised, and progressed lower limb exercises, 6-8 sessions over 12 weeks), or targeted exercise adherence (TEA: transitioning from lower limb exercise to general physical activity, 8-10 contacts over 6 months). Main Outcome Measures: Primary outcomes were pain and physical function measured by the WOMAC at 6 months. Secondary outcomes were measured at 3, 6, 9, 18, and 36 months. Results: Participants receiving UC, ITE, and TEA all experienced moderate improvement in pain and function. There were no significant differences between groups at 6 months (adjusted mean differences (95% confidence intervals): pain UC vs ITE, -0.3 (-1.0 to 0.4), UC vs TEA, -0.3 (-1.0 to 0.4); function UC vs ITE, 0.5 (-1.9 to 2.9), UC vs TEA, -0.9 (-3.3 to 1.5)), or any other time-point. Conclusions: Patients receiving UC experienced moderate improvement in pain and function; however, ITE and TEA did not lead to superior outcomes. Other strategies for patients with knee osteoarthritis to enhance the benefits of exercise-based physical therapy are needed.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».