THE EFFECTS OF VIRTUAL REALITY-BASED EXERCISE ON PAIN AND FUNCTION IN OLDER ADULTS WITH KNEE OSTEOARTHRITIS: A RANDOMIZED CONTROLLED STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to investigate the effects of virtual reality therapy on pain, joint stiffness, physical function, balance, and fall risk in patients with knee osteoarthritis. Materials and Method: A total of fifty-four patients with primary knee osteoarthritis were randomly assigned into three equal groups. The first group received conventional physiotherapy, the second group received conventional physiotherapy combined with virtual reality-based training, and the third group received virtual reality-based training alone. All participants underwent fifteen sessions over a three-week period. Pain was evaluated using the visual analog scale; functional status, stiffness, and physical function were assessed with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Balance was assessed with the Berg Balance Scale, and fall risk was evaluated using the Tetrax posturography system. Results: Statistically significant improvements were found in all groups in terms of pain, stiffness, physical function, and balance after treatment (p < 0.001). However, pain, physical function, and total osteoarthritis index scores were significantly better in the first and second groups compared to the third group (p < 0.05). In the stiffness subscale, the first group showed greater improvement than the second group (p = 0.026). No significant differences were detected among the groups in balance or fall risk scores (p > 0.05). Conclusion: Although virtual reality therapy alone has positive effects on patients with knee osteoarthritis, it appears to be less effective than conventional physiotherapy or its combination with virtual reality. Virtual reality may serve as a supportive method within conventional rehabilitation programs. Keywords: Osteoarthritis; Pain; Virtual Reality; Accidental Falls.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».