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.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».