The effectiveness of massage on pain, external knee adduction moment, and muscle Co-contraction in individuals with medial compartment knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pain, external knee adduction moment (EKAM), and muscle co-contraction are increased in knee osteoarthritis (KOA). Massage therapy decreases pain in KOA, yet KOA is a mechanical disease and biomechanical changes need to be investigated as well. Therefore, the current study aims to investigate the effectiveness of massage on these outcomes in individuals with medial KOA. METHODS: ) was given a six-week massage. Outcomes assessed pre- and post-intervention were: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores, temporal-spatial variables, knee joint kinematics and kinetics in sagittal, frontal, and transverse planes, vertical ground reaction force (GRF), and knee antagonist muscle co-contraction during gait. The paired t-test were used for statistical analysis. RESULTS: Fifteen participants completed the study. Significant improvements were observed in WOMAC scores (pain, stiffness, function, and total), walking speed, step length, 1st peak GRF, sagittal plane knee joint range of motion during stance, and medial muscle co-contraction in early and mid-stance (p < 0.05). However, no significant change was found in EKAM and knee adduction angular impulse (KAAI) (p > 0.05). CONCLUSION: Massage therapy, as a stand-alone treatment, reduces pain, improves function, and decreases medial muscle co-contraction in individuals with medial KOA. Although EKAM did not change, the results suggest a reduction in medial muscle co-contraction might be a mechanism by which pain is improved.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».