The effect of single-task versus dual-task assessment on muscle strength and performance in individuals with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background Dual-task activities, which involve performing two separate tasks simultaneously, often result in reduced motor function and daily activity performance among individuals with knee osteoarthritis (OA).Objective This study aimed to investigate the impact of single- and dual-task conditions on muscle strength and performance in individuals with knee OA and examine how cognitive load influences physical task performance in this population.Methods Sixty patients with knee OA were included. Baseline data included demographic characteristics, pain (Visual Analog Scale), and physical function (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC)). Muscle strength and performance were assessed using isokinetic and sit-to-stand tests, initially under single-task conditions, and then under dual-task conditions three days later. Dual-tasking involved physical tasks with varying cognitive exercises (changed between sessions) and familiarization sessions to minimize learning effects.Results The investigation revealed that individuals with knee OA showed reduced muscle strength and impaired sit-to-stand performance during dual-task activities, with lower peak torque (p = .0025), total work (p = .026), and longer time to peak torque (p = .011). Decreased muscle performance correlated with worse WOMAC scores (p ≤ .01, r = -0.506), particularly in dual-task conditions. Regression analysis identified extension total work and the sit-to-stand test as key predictors of dual-task performance, explaining 32.2% of the variance.Conclusion Dual-task performance impairs muscle strength and physical function in individuals with knee OA, demonstrated by reduced peak torque, total work, and sit-to-stand performance. Extension total work and sit-to-stand test emerged as key predictors of dual-task performance, emphasizing the need to address cognitive load in rehabilitation strategies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».