Enhancing postural stability in knee osteoarthritis patients through targeted training: a randomized control trial using the WOMAC assessment tool
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Knee osteoarthritis (KOA) is a common joint condition in older adults that causes pain, disability, and reduced quality of life. Although there is no known cure for KOA, exercise therapy is strongly recommended as a primary non-drug treatment. This study aimed to assess the effect of combining proprioceptive training with physical therapy on pain, balance, and osteoarthritis symptom severity in patients with KOA. METHODS: A total of 34 patients with primary KOA (aged 50-65) were assigned to either intervention or control groups (n = 17 each). The intervention group received conventional physical therapy combined with proprioceptive training for 3 days a week for 8 weeks. The Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK), Timed Up and Go (TUG) test, and Modified Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire were administered before and after 8 weeks intervention. RESULTS: After the intervention, the TUG and TSK scores improved significantly more in the intervention group than in the control group (p < 0.05). Significant differences were also observed in Numerical Rating Scale and WOMAC scores (pain, stiffness, function, and total WOMAC scores). CONCLUSION: The integration of proprioceptive training with physical therapy resulted in significant improvements in balance, reduced fall risk, and decreased movement-related fear after 8 weeks of intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».