Effects of telerehabilitation-implemented core stability exercises on patient-reported and performance-based outcomes in total knee arthroplasty patients: randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Face-to-face access to exercise programs, including standard exercises (SE) and core stability exercises (CSE), can be challenging for many total knee arthroplasty (TKA) patients.Objectives To investigate the effects of adding CSE to SE on patient-reported and performance-based outcomes in TKA patients using telerehabilitation (TR).Methods Group 1 (SE, n = 21) and Group 2 (SE+CSE, n = 21). Follow-up included videoconferences (1–8 weeks) and telephone calls (9–12 weeks). Assessments (preoperatively and at 1st, 2nd, and 3rd postoperative months) included; Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC): functional level, Visual Analogue Scale (VAS): pain intensity, Copenhagen Knee Range of Motion (ROM) Scale (CKRS): knee ROM, Short Form-12 (SF-12) and World Health Organization Quality of Life Brief Version (WHOQOL-BREF): quality of life, 30-s Chair-Stand Test: muscle strength, and Stair Climb Test: locomotor performance.Results All assessments showed a significant improvement after treatment in group 1 (p < .001, Cohen’s d = 0.315 to 0.959) and group 2 (p < .001, d = 0.445 to 0.901). There was no significant difference between groups in knee flexion ROM (p > .05). Group 2 achieved better results in functional level (p = .001 to 0.003,d = −0.334 to 1.207), pain intensity (p = .030,d = −0.334), knee extension ROM (p = .015,d = −0.374), quality of life (p = .001 to 0.046,d = −0.308 to −1.366), muscle strength (p = .002 to 0.016,d = −0.779 to −1.030), and locomotor performance (p = .004 to 0.009, d = 0.404 to 0.954).Conclusion SE and SE+CSE via TR enhance patient-reported and performance-based outcomes in post-operative TKA patients, with CSE providing additional benefits. These results support using CSE in TR programs for TKA and encourage further research on TR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».