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Enregistrement W4405898157 · doi:10.71000/ijhr87

COMPARISON OF TELEREHABILITATION VS. CLINICAL SETUP REHABILITATION IN TKR PATIENTS

2024· article· en· W4405898157 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Junaid Ijaz Gondal, Irfan Ahmed, Iqra Ikram, M. Jamil, Adnan Hashim

Notice bibliographique

RevueInsights-Journal of Health and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationMedicinePhysical therapyWOMACOsteoarthritisRehabilitationQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialActivities of daily livingKnee replacementPhysical medicine and rehabilitationArthroplastyTelemedicineHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Osteoarthritis (OA) of the knee is a common condition among older adults, often leading to significant pain and disability. Total knee replacement (TKR) is frequently recommended for severe cases to alleviate symptoms and restore function. However, effective post-operative rehabilitation is crucial to maximize recovery outcomes and improve quality of life. Telerehabilitation is emerging as an accessible alternative to conventional physiotherapy, potentially enhancing patient adherence and functional outcomes while minimizing the need for in-person visits. Objective: To evaluate the effectiveness of telerehabilitation compared to conventional physiotherapy in improving knee function and patient outcomes following TKR. Methods: A randomized controlled trial was conducted at Horizon Hospital in Lahore, including 36 participants aged over 65 years, all of whom had undergone TKR. Participants were randomly assigned to either Group A (telerehabilitation) or Group B (conventional clinical therapy), with 18 individuals in each group. Data collection tools included the Knee Outcome Survey-Activities of Daily Living (KOS-ADLS) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) surveys, supplemented by electronic goniometer measurements of knee flexion and extension. Assessments were conducted at baseline and at the fourth week to compare outcomes statistically between the two groups. Results: In the fourth week, Group A (telerehabilitation) showed significantly better outcomes in knee function and pain management compared to Group B (conventional therapy). KOOS-ADL scores improved significantly in Group A (p = 0.001) compared to Group B. WOMAC scores also demonstrated significant improvement in Group A (p = 0.000). Furthermore, knee flexion increased substantially for Group A, reaching 121.1° (p = 0.031), and knee extension deficit reduced to 2.6° (p = 0.028). Conclusion: Telerehabilitation is an effective post-operative intervention for TKR, enhancing knee function, reducing pain, and improving overall patient satisfaction. This approach provides a practical and accessible solution, particularly beneficial for older adults with limited mobility.

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)0,002
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,384 · 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 non 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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