Effect of Closed Kinetic Chain Exercise to Reduce Pain and Increase Functional Ability in Patient with Osteoarthritis Genu
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Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis genu is a degenerative disease with symptoms of chronic inflammation of the joint cartilage which causes pain, limited movement and function. Closed kinetic chain exercise is an active movement that involves many joints and muscle groups simultaneously. This study aims to analyze the effect of closed kinetic chain exercise on reducing pain and increasing functional ability in osteoarthritis genu. Subjects and Method: Quasi experimental research with a research approach in the form of pretest and posttest with control group design. This study was conducted at RST dr. Soedjono Magelang in May-June 2023. A total of 20 osteoarthritis genu patients were divided into two groups: (1) The intervention group was given closed kinetic chain exercise and (2) The control group was given conventional physiotherapy. Pain level was measured using the Visual Analog Scale (VAS). Functional ability was measured by the Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC). Mean differences between the closed kinetic chain exercise group and the conventional physiotherapy group were analyzed using the independent t-test. Results: Providing closed kinetic chain exercise is effective in reducing the level of silent pain (Effect Size = 1.20; p= 0.014), movement pain (Effect Size= 0.99; p= 0.004), movement pain (Effect Size= 1.37; p= 0.023), and increasing functional ability in osteoarthritis genu patients (Effect Size = 0.10; p= 0.023). Conclusion: Providing closed kinetic chain exercise can reduce pain and increase functional ability in osteoarthritis genu. Keywords: Closed Kinetic Chain Exercise; Painful; Functional Capabilities; Osteoarthritis Genu Correspondence: Siti Fadhilah, Bachelor of Physiotherapy, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia. Perumahan Koperasi Putri Tujuh Blok D17 RT 026 Bagan Besar Dumai Riau. Email: j120221270@student.ums.ac.id. Mobile: 081267705503
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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