Effect of Dynamic Balance Training on Physical Function and Proprioception in Individuals with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) is a prevalent joint disorder affecting synovial joints, particularly the knee. It leads to degeneration of cartilage, causing pain and reduced physical function. Effective treatment strategies are essential for managing symptoms and improving quality of life. Objective: To determine the effect of dynamic balance training on physical function and proprioception in individuals with knee osteoarthritis. Methods: This quasi-experimental trial was conducted at Riphah International University Lahore, Aziz Medical Clinic, and Ali Hospital, Mughal Pura Lahore. A total of 48 patients with anterior knee pain were recruited and divided into two groups: one receiving dynamic balance training and the other receiving conventional physical therapy (control). Non-probability convenience sampling was used. Outcomes were measured using NPRS, a goniometer, the Community Balance and Mobility Scale (CB&M), and the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Knee proprioception was assessed by joint position sense using a universal goniometer, with the average of three angles taken for the final reading. Data were analyzed using SPSS version 25. Results: Significant differences were observed in joint proprioception between weight-bearing (WB) and non-weight-bearing (NWB) procedures. The mean difference for WB was -3.07 compared to -2.18 for NWB, with a higher relative error in WB (p < 0.05). Dynamic balance training resulted in greater reductions in NPRS scores and improvements in WOMAC scores compared to conventional physical therapy (p < 0.05). Conclusion: Dynamic balance training was more effective than conventional physical therapy in improving physical function and proprioception in individuals with knee osteoarthritis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».