Effect of low-intensity plyometrics and eccentric training programs on pain, strength and function in patients with knee osteoarthritis: A randomized control trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>Meniscus degeneration, synovial inflammation, subchondral bone changes, and cartilage loss serve as the best indicators of osteoarthritis (OA). The most prevalent type of joint conditions, OA, impairs mobility, lowers quality of life, and limits participation in social activities. Although pain is the primary concern for the majority of patients, clinical symptoms also include joint stiffness, discomfort, and dysfunction. There is enough data to draw the conclusion that physiotherapy treatments can reduce knee OA patients’ pain and enhance their functional capabilities. Two treatment methods that are particularly effective and advantageous for people with knee OA are plyometrics and eccentric training programmes. Our study will compare the impact of eccentric training programmes and low-intensity plyometric training programmed on pain, strength, and function in patients with Grade 1 and Grade 2 knee OA. In this study, the following outcome measures will be utilised: the Visual Analogue Scale (VAS), the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and the Two Minute Walk Test, as our final performance measures for pain and function, respectively. We will determine strength by using portable hand-held dynamometers. Through this study, we will be able to create a plyometric training regimen that can be given to individuals with knee osteoarthritis to improve their physical well-being and athletic performance. These training programmes would be highly effective in such patients, in addition to conventional treatment.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Registration</ns4:bold><ns4:bold> number: </ns4:bold>CTRI/2023/06/053657</ns4:p>
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».