Effectiveness of Balance Training on Quality of Life among Osteoarthritis Knee
Notice bibliographique
Résumé
Background of the Study: Osteoarthritis of knee is defined as a degenerative disorder of muscular and skeletalregion that causes pain, stiffness and increasing loss of function cause decreased Balance and Quality of Life (QoL).Studies has also found that an increased chances of fall risk in patients with OA knee. Balance training impacts theimprovement of functional ability and the quality of life in patients with osteoarthritis knee.Purpose: The main purpose of this study was to evaluate how well balance training affected the quality of life inOA knees.Methods: 30 participants with knee osteoarthritis (OA) who matched certain inclusion requirements participatedin the study. These subjects were randomly selected from two groups: Group A and B. Group A participated inconventional exercises, while Group B received a combination of conventional exercises and balance training. Toassess the impact of the interventions, the Time Up and Go (TUG) test was used to gauge balance, and the subjects’Quality of Life (QoL) was measured using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index(WOMAC). These measurements were taken before and after the eight-week intervention period. During thestudy, each treatment regimen was administered three times a week for a total of eight weeks. The purpose of thisresearch was likely to evaluate the effects of conventional exercises and balance training on balance and quality oflife in individuals with knee osteoarthritis.Result: At the completion of the intervention session, subjects who had Balance training had statistically betterimprovement of Balance and Quality of Life (QoL) , group B, WOMAC (mean=61.13, SD= 1.59) and p value=0.0001)& TUG (mean=15.20, SD=2.41 and p value=0.0001).Conclusion: The study concluded that the combination of conventional exercise with Balance training showsbetter outcomes in improving quality of life among patients with knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».