11pt, fleqn, a4paper, ]LegrandOrangeBook Effectiveness of a program for pain intensity and knee osteoarthritis reduction among elderly individuals in Thailand: A randomized controlled trial study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This research aimed to evaluate the effects of the Pain Intensity and Knee Osteoarthritis Reduction (PIKOR) program on pain and severity of knee osteoarthritis (KOA) among elderly individuals in Thailand. Methods: This randomized controlled trial involving 58 older adults with KOA was conducted between October 2022 and February 2023 in a northern Thai province. The participants were randomly assigned to either an intervention group receiving the PIKOR program or a control group receiving routine treatment. The PIKOR program integrated four Thai traditional medicine treatments, Court-Type Traditional Thai Massage (CTTM), Hot Herbal Compress (HHC), Legs and Knee Stretching (LKS), and Knee Poultice by Herbs (KPH), along with a reduction in the time spent by a Thai traditional doctor. Treatment outcomes were assessed using the Visual Analog Scale (VAS) and the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) through independent and paired t-tests at a 95% significance level. Results: The participants in the intervention group exhibited a more significant reduction in VAS and WOMAC mean difference scores compared to those in the control group. Improvements in VAS and WOMAC scores were observed in the intervention and control groups; however, the differences between the groups were not statistically significant. Conclusion: The PIKOR program demonstrated more significant reductions in pain, stiffness, and functional limitations among elderly individuals in the intervention group than in the control group. It may serve as an alternative treatment for managing KOA, especially reducing the time spent with a traditional Thai doctor.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».