Biomechanics-based optimization of knee joint rehabilitation technology and its integration with the health industry: Enhancing medical service efficiency and health economic value
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (KOA) is highly prevalent among the elderly population, with traditional treatments focusing primarily on medication or surgery, while precise rehabilitation and health economic evaluations remain insufficient. Biomechanics-oriented rehabilitation interventions may offer higher efficiency and safety. Objective: To explore the clinical efficacy, equipment performance, and cost-effectiveness of a novel rehabilitation training system based on biomechanical analysis for KOA patients and to verify the correlation between changes in joint torque and functional improvement. Methods: A total of 80 KOA patients were enrolled and randomly assigned in a 1:1 ratio into the intervention group and the control group, with 40 cases in each group. The intervention group utilized a novel rehabilitation training system incorporating biomechanical analysis, while the control group used conventional mechanical equipment. Three-dimensional gait parameters (e.g., peak joint angle, peak torque, loading rate) were measured at baseline, 6 weeks, and 12 weeks post-intervention. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores and equipment performance indicators were assessed, while total treatment costs and cost-benefit ratios were calculated. The intervention effects were evaluated using independent sample t-tests, chi-square tests, and Pearson correlation analysis. Results: The intervention group showed significant improvements in peak joint angles, peak torque, and loading rates compared to baseline (p < 0.05), while soft tissue pressure did not increase significantly (p > 0.05). The novel equipment demonstrated significantly better performance in terms of angle and torque detection errors compared to conventional equipment (p < 0.05). The intervention group had lower total treatment costs and a superior cost-benefit ratio (p < 0.01), with no statistically significant difference in adverse event incidence (p > 0.05). Gait trajectory improvements were significant at multiple time points (p < 0.05), and clinical function (WOMAC score, walking distance) and healthcare efficiency also improved (p < 0.05). Changes in joint torque were strongly correlated with WOMAC score improvement (r = 0.628, p < 0.001). Conclusion: The biomechanics-driven rehabilitation training system significantly enhances clinical efficacy, equipment performance, and economic burden management, achieving precise rehabilitation and resource optimization, with demonstrable application value in the health industry.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».