Effect of Tibial Torsion and Pronation-specific Strengthening Exercises on Pain and Functional Limitations among Acute Osteoarthritis Knee Patients
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Introduction: Knee osteoarthritis (OA) has a 16% global prevalence and an incidence of approximately 203 cases per 10,000 people, indicating a global health burden. Only a few studies have addressed the biomechanical malalignments, the reasons for deviations, and gait abnormalities that developed due to OA progression. The study aimed to determine the effect of tibial torsion and pronation-specific strengthening exercises on pain and functional limitations among acute OA knee patients. Subjects and Methods: We selected 30 subjects, aged 35–50 years for an experimental study with pre- and posttest study design, based on inclusion and exclusion criteria. Fifteen patients were recruited for each group. Group A trained with torsion and pronation-specific exercises and conventional exercises for 8 weeks, and Group B trained with therapeutic conventional exercises alone. Results: There is a significant difference in the Visual Analog Scale score pretest values (5.60 ± 1.12) and post values (3.33 ± 1.04) between the groups with P < 0.05 by the torsion and pronation-specific exercises, whereas there is no significant difference between the groups (Groups A and B) in functional limitations results with a P = 1. Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index score pretest values (1.60 ± 0.50) and posttest values (1.27 ± 0.45). Conclusion: The study concluded that tibial torsion and pronation-specific strengthening exercises are effective treatment approaches for reducing pain and thereby functional limitation can be prevented in the earlier phase among acute OA patients compared to therapeutic conventional exercises.
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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) | 0,003 | 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 ».