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Enregistrement W4405116719 · doi:10.5812/aapm-143642

Comparison of the Effect of High-Intensity Laser Therapy and Quadriceps Muscle Strengthening Exercises Using Biofeedback on Pain, Stiffness and Function of Patients with Knee Osteoarthritis: A Randomized Clinical Trial

2024· article· en· W4405116719 sur OpenAlexaboutno aff
Maryam Sadat Rahimi, Amir Masoud Jafari‐Nozad, Fatemeh Jazebi

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology and Pain Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBirjand University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineOsteoarthritisRandomized controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This study aims to compare the effects of high-intensity laser therapy (HILT) and quadriceps muscle strengthening exercises using biofeedback on pain and function in patients with knee osteoarthritis (KOA). Methods: This randomized, two-group clinical trial included patients with KOA (grades II - III of the Lawrence Kellgren classification) who met the inclusion criteria. Written informed consent was obtained from participants before they were randomly allocated into one of two groups: HILT + therapeutic exercise (group A) or quadriceps muscle strengthening exercises using biofeedback + therapeutic exercise (group B). Both groups followed the same therapeutic exercise regimen during the study.Knee pain severity was evaluated using the Visual Analogue Scale (VAS), and functional disability was assessed with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire before the intervention.For group A, HILT was performed using a BTL-6000 HIL device (wavelength 1064 nm, maximum power 12 W) following the manufacturer-recommended protocol. A pain relief program (10 W, 120 J/cm²) was administered for 120 seconds per session over ten sessions. Treatment protocol, laser positioning, and session duration were standardized. Two follow-up assessments (immediately and one-month post-intervention) were conducted to evaluate outcomes based on the VAS and WOMAC scores. Results: The study included 40 participants with KOA, divided evenly between the two groups (20 in each). The average age of the participants was 59.34 ± 6.92 years. High-intensity laser therapy group (group A): Visual analogue scale pain scores decreased significantly immediately after and one month post-intervention compared to baseline (P < 0.01). However, the VAS score one month after the intervention showed no significant difference compared to the immediate post-intervention score (P = 0.59). Biofeedback group (group B): VAS pain scores also decreased significantly both immediately after and one month post-intervention compared to baseline (P < 0.05). The difference in VAS pain reduction between the two groups was significant, with the HILT group showing greater improvement immediately after the intervention and one month later (P = 0.007). Conclusions: The study findings suggest that both quadriceps muscle strengthening exercises using biofeedback and HILT effectively reduce pain in KOA patients. However, HILT demonstrated superior efficacy compared to biofeedback exercises. These results support the use of HILT as a noninvasive therapeutic modality for KOA, particularly for patients with a higher risk of surgery due to preexisting comorbidities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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