To See Changes Following Physiotherapy in Pain, Range of Motion, Muscle Strength And Functional Performance in Patients with Osteoarthritis of Knee
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) is a chronic, non-inflammatory, degenerative joint disease with Knee OA being the most prevalent one with main factor of disability among middle-aged and older people worldwide. Age and repetitive mechanical loads being the main causative factors, it shows pain Knee range to be painful. Techniques like IFT and wet packs, physiotherapy seeks to reduce signs and symptoms including pain and oedema. Non-weight-bearing muscle-strengthening exercises have been shown to be useful. Methodology: A Case series was carried out by the Interns on Patients having osteoarthritis of knee who visited Physiotherapy OPD, Dhiraj Hospital, with a minimal sample size of 5 cases, for the study duration of 3 Months. The Inclusion Criteria for the study were: Both Male and Female patients with Age 40-70 years, Patients diagnosed with Unilateral/bilateral OA knee, willing to perform physical therapy exercise, having Kellgren-Lawrence Grade 1 & 2 graded by radiologist. Outcome Measures used were: Numeric Pain Rating Scale, Western Ontario and McMaster universities arthritis index (WOMAC), Repetition Maximum (RM), Goniometery. Result: The results showed decrease in pain, Increase ROM of knee ranges, improve strength of the muscles and better functional performance Conclusion: It was observed that Physiotherapy improved knee range of motion, muscle strength, pain and physical function in patient with osteoarthritis of knee.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».