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Enregistrement W4409754328 · doi:10.52783/jns.v14.3129

Comparing Outcomes of Telerehabilitation vs. In-Person Therapy in Knee Osteoarthritis Management

2025· article· en· W4409754328 sur OpenAlexaboutno aff
Arvind Tank, Garish Baldha, Arunachalam Ramchandran, Prachi Oza

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelerehabilitationOsteoarthritisPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineTelemedicineHealth carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to assess the effectiveness of telerehabilitation and in-person therapy in treating osteoarthritis (OA) of the knee in terms of pain management, functional improvement, and patient satisfaction. Method: A randomized controlled trial involved 120 participants with OA knee. Participants were randomly assigned to one of two groups: telerehabilitation (n = 60) or in-person therapy (n = 60). Both groups received a 12-week intervention program. The outcome measures were a patient satisfaction survey, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and the Visual Analog Scale (VAS) for pain. Assessments were conducted at baseline, six weeks, and twelve weeks. Result: The WOMAC scores and VAS pain ratings of both groups showed a substantial improvement from baseline at 6 and 12 weeks (p<0.001). At 12 weeks, the groups' WOMAC scores (p=0.78) and VAS pain ratings (p=0.63) did not differ statistically significantly. Patient satisfaction did not significantly differ between the two groups (p=0.52). Conclusion: This study concluded that there was significant improvement in stretching exercise than the calcaneal taping For patients with limited access to traditional rehabilitation facilities, telerehabilitation appears to be an effective alternative to in-person therapy for the treatment of knee OA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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