Ludic-activities-based therapeutic suitcase for rehabilitation of people with stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Osteoarthritis (OA), the most common form of arthritis, is considered the main cause of pain and disability in elderly people. Objective: To evaluate the effect of systematic muscle strength training on functional performance and quality of life in individuals with knee OA. Method: Subjects with knee OA (n = 27, 46-76 year-old) completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (Womac), Medical Outcomes Short-Form 36-item Health Survey (SF-36), and Visual Analog Scale (VAS) questionnaires, musculoskeletal assessments, and 10-repetition maximum and timed 10-meter walk tests both before and after training. The training consisted in an exercise resistance program and stretches for twelve weeks (three sessions of 80 minutes per week). Results: Twenty-two individuals completed the training. Reduced overall scores and Womac physical function indicated improved functional performance (p < 0.001) as well as increased gait speed (p < 0.001). The perception of pain decreased after training, as evidenced by the VAS, Womac pain domain, and SF-36 scores (p < 0.001). Quality of life improvements occurred primarily in the areas of pain, functional capacity, and SF-36 physical aspects. No change in body mass index was noted (p = 0.93). Conclusion: Our results indicate that the combination of resistance training for the quadriceps, gluteus, and abdominal muscles could be a viable alternative to improving functionality and quality of life in patients with knee OA. However, more studies are necessary to confirm our findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,006 |
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 ».