One-year effectiveness of high-load compared with low-load strengthening exercise on self-reported function in patients with hypermobile shoulders: a secondary analysis from a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the long-term effectiveness of high-load versus low-load strengthening exercise on self-reported function in patients with hypermobility spectrum disorder (HSD) and shoulder symptoms. METHODS: A secondary analysis of a superiority, parallel-group, randomised trial (balanced block randomisation 1:1, electronic concealment) including adult patients (n=100) from primary care with HSD and shoulder pain and/or instability ≥3 months. Patients received 16 weeks of shoulder exercises (three sessions/week): HEAVY (n=50, full-range, high-load, supervised twice/week) or LIGHT (n=50, neutral/mid-range, low-load, supervised three times in total). The 1-year between-group difference in change in self-reported function was measured using the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI, scale 0-2100, 0=best). Secondary outcomes were self-reported measures including changes in shoulder-related symptoms, function, emotions and lifestyle, quality of life, patient-perceived effect, treatment utility and adverse events. A blinded analyst conducted the analyses using linear mixed model repeated measurements analysis. RESULTS: One-year data were available in 86 out of 100 participants (79% women, mean age 37.8 years) (LIGHT 84%, HEAVY 88%). The mean WOSI score between-group difference favoured HEAVY (-92.9, 95% CI -257.4 to 71.5, p=0.268) but was not statistically significant. The secondary outcomes were mostly inconclusive, but patients in HEAVY had larger improvement in the WOSI emotions subdomain (-36.3; 95% CI -65.4 to -7.3, p=0.014). Patient-perceived effect favoured HEAVY anchored in WOSI-emotions (55% vs 31%, p=0.027) and WOSI-lifestyle (50% vs 29%, p=0.042). CONCLUSION: High-load shoulder strengthening exercise was not superior to low-load strengthening exercise in improving self-reported function at 1 year. High-load strengthening exercise may be more effective in improving patient emotions about shoulder pain and function, but more robust data are needed to support these findings. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03869307.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».