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Enregistrement W4390122170 · doi:10.30574/ijsra.2023.10.2.0898

A study to assess the effectiveness of tele rehabilitation on knee pain for patient with osteoarthritis at selected community

2023· article· en· W4390122170 sur OpenAlexaboutno aff
B Tamilarasi, P Saranya, S Babitha, R Rohitharaj, U Padmavathi, Santhosh Kumar C, Jolin Prathip P. M

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science and Research Archive · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyWOMACOsteoarthritisMedicineRehabilitationTelerehabilitationTest (biology)EveningKnee painPhysical medicine and rehabilitationTelemedicineAlternative medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to evaluate the effectiveness of tele rehabilitation on knee pain among patient with osteo arthritis. A pre-experimental one group pretest post test design is used to conduct the study. The study was done on 30 samples selected by purposive sampling technique from a selected community. The data was collected through questionnaire (Demographic variables) and WOMAC scale questionnaire. After obtaining the permission from the concerned authorities, the data was collected by conducting pretest by using western Ontario and MC Master university Arthritis index (WOMAC) scale and delivering rehabilitation services to the patient through video assisted demonstration on exercise and booklet on dos and don’ts issued to patients at outpatient department following which phone calls were made to every patients with OA in morning and evening to ensure patient participation in rehabilitative activities at home for 15 days and post test was done by using WOMAC scale. The study findings revealed that there was significant difference in the pain score before and after telerehabilitation. Hence the H1 is accepted which shows the difference in the pretest and post-test level of knee pain among patient with Osteoarthritis after Telerehabilitation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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