The effectiveness of adjunct cryotherapy along with an exercise on somatic symptoms in patients with knee osteoarthritis – a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Knee osteoarthritis (KOA) is a common joint condition associated with aging, leading to pain, functional limitations, disability, and reduced quality of life.This clinical randomized controlled trial aimed to investigate the effectiveness of a cryotherapy intervention in combination with a home-based conventional exercise (HBE) program in reducing somatic symptoms in patients with KOA. Material and methods:Patients diagnosed with KOA were randomly assigned to 2 groups: an experimental group (n = 16) receiving HBE with cryotherapy and a control group (n = 15) receiving HBE alone for 2 months.Results: The results showed that patients in the HBE with cryotherapy group had significantly lower scores on somatic symptoms (SDS) compared to those in the HBE group (2.00 vs. 4.53; mean difference: -2.53, 95% CI: -4.50 to -0.57) with a large effect size (Cohen's d: 0.94).Additionally, both the HBE and HBE with cryotherapy groups exhibited a significant decrease in SDS scores, 20.87-4.53 and 18.75-2.00,respectively (p < 0.001).Conclusions: This study showed that combining HBE with cryotherapy is an effective approach for improving somatic symptoms in patients with 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».