Virtual Reality in Improving Anticipatory Postural Adjustments to Step Initiation in Individuals with Knee Osteoarthritis: A Randomized Controlled Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background:Virtual reality (VR) has been suggested as a new therapeutic approach in various sectors of rehabilitation, including the treatment of patients with knee osteoarthritis (OA), and one of its treatment goals is to improve the gait pattern and walking ability of patients. Objective:This study aimed to evaluate if VR, along with conventional physiotherapy treatment (CT), has superior effects to kinesiotherapy alone on pain, physical capacity, balance, and the parameters of anticipatory postural adjustments (APAs) in patients with knee OA. Participants:Forty participants (31 women and 9 men) with knee OA in at least one knee and able to ambulate independently. Intervention:A rehabilitation program (8 consecutive weeks, 50-minute session, twice a week). Patients were randomized into the intervention groups CT or VR. Main Outcome Measures:Primary—latency of APA, amplitude of APA, and time to reach the maximum acceleration amplitude. Secondary—balance control by Mini-Balance Evaluation Systems Test, pain, and physical capacity by Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index. Results:The results of the study showed that conventional treatment significantly improved pain intensity, physical capacity, and balance in individuals with knee OA; however, only the group that used VR showed improvement in the APA parameters. Conclusion:This study demonstrated that VR associated with conventional treatment improved APAs in patients with knee OA.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle