Efek Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS), Active dan Resisted Exercise Terhadap Knee Pain Suspect Osteoarthritis: Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) menyebabkan nyeri sendi disertai dengan berbagai tingkat keterbatasan fungsional dan penurunan kualitas hidup. Ini adalah bentuk radang sendi yang paling umum, dan salah satu penyebab utama rasa sakit dan kecacatan di seluruh dunia. Manajemen fisioterapi pada OA bertujuan untuk mengurangi nyeri, memperbaiki lingkup gerak sendi, dan mencegah keterbatasan fungsional. Metode: Penelitian ini menggunakan metode Case report yaitu berupa uraian laporan tentang tanda, gejala, diagnosa, pengobatan, serta tidak lanjut dari suatu kasus atau masalah yang didapatkan dari seorang pasien, dengan pasien seorang lansia berusia 70 tahun dengan keluhan pada lutut kirinya yang sering merasakan kaku saat bangun tidur di pagi hari dan adanya rasa tidak nyaman serta nyeri saat beraktivitas. Intervensi yang diberikan berupa pemberian TENS dan active & resisted exercise dengan tujuan mengurangi nyeri, meningkatkan ROM, kekuatan otot, dan kemampuan fungsional. Hasil: Setelah melalui program fisioterapi yang diberikan terdapat penurunan nyeri yang diukur menggunakan NRS, peningkatan ROM, peningkatan kekuatan otot, dan peningkatan kemampuang fungsioan yang diukur menggunakan The Western Ontario And Mcmaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Kesimpulan: Pemberian intervensi TENS dan latihan yang terdiri dari latihan gerak aktif dan latihan gerak aktif melawan tahanan pada pasien tersebut dengan kondisi nyeri lutut suspek osteoarthritis lutut memberikan efek dan peningkatan kearah yang lebih baik.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».