The effect of combined balance and strength exercise program in patients with different grades of primary knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Knee osteoarthritis (KOA) is a degenerative disease that affects all parts of the joint including the surrounding ligaments, tendons, and muscles. Biomechanical changes that occur in KOA cause aggravation of symptoms with further joint damage. Thus, modifying the biomechanics of the knee joint may help in the prevention and treatment of KOA. For that reason, our aim was to assess the effect of combined balance and strengthening exercise programs in patients with different grades of primary KOA. Results All studied groups showed comparable significant improvement in quadricep muscle strength, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score (< 0.001), time-up and go score (< 0.001), 6-m walk time (< 0.001), and dynamic balance (< 0.001) at the end of exercise program. Furthermore, patients with mild-moderate KOA showed a significant improvement in pain, physical function, total WOMAC scores, and dynamic balance compared to those with more severe KOA. Conclusion Combined balance and strengthening exercise programs may help improve pain, physical function, and dynamic balance in patients with KOA regardless of its severity. However, following exercise patients with milder forms of KOA may show greater improvement compared to patients with severe KOA.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».