Developing a Community-Based Exercise and Physical Programme for Runners With Patellofemoral Pain in Under-Resourced Communities: A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Patellofemoral pain (PFP) is a multifactorial condition that is highly prevalent among recreational runners. Poor homeostasis between load and runner's capacity is the main cause of PFP. A low-cost and community-based intervention is needed to address the rehabilitation needs of runners in under-resourced communities. The purpose of this study was to develop a community-based exercise and physical programme for runners with PFP in under-resourced communities. Method: This study used a Delphi method that included sports experts (physicians, physiotherapists, biokineticists, podiatrists, and sports therapists) who consented to participate. Delphi included three rounds of iterations to attain consensus among experts. Experts reached a consensus by rating PFP programme items using the 5-point Likert scale. Results: = 5). Delphi process yielded an exercise and physical intervention, which included the following 10 recommended strategies: hip muscle training, quadriceps muscle training, general lower limb and trunk strengthening, use of appropriate running shoes, and use of prefabricated in-shoe foot orthosis, tissue mobilization, patellar taping/bracing, education, flexibility exercises, addressing external loads, and addressing non-physical internal loads. Conclusions: A consensus was reached for a suitable exercise and physical programme for runners in under-resourced communities. A follow-up implementation study is, therefore, recommended.
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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 | 0,036 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».