The Effects of Neuroscience-Based Sensorimotor Exercise Training Using Laser Pointer in Elderly with Chronic Knee Pain: Randomized Controlled Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neuroscience-based sensorimotor exercise training using laser pointer (nbset) is a new aproach exercise training method. We aimed to investigate the effects of nbpet using laser pointer on different functional parameters. In this randomized controlled study, we recruited 19 ( 14 females, 5 males) participants with chronic knee pain. Participants were divided into two groups (experimental (n=12), control (n=7)). Joint position errors were evaluated with the joint position error assessment method, range of motion with a goniometer, kinesiophobia with the Tampa kinesiophobia scale, pain with the McGill pain scale, quality of life with the Older People Quality of Life questionnaire (OPQoL-brief), and mobility with the time up and go test. Both groups were included in the exercise program with proprioceptive exercise training for 2 sessions per week for 6 weeks. In addition, the experimental group was trained with nbset using laser pointer at the same time. We found significant differences between groups in terms of joint position error (horizontal p=0.026 and global p=0.012), quality of life (p=0.022) and mobility (p=0.005) in favor of the experimental group. Although there were improvements in the groups in terms of range of motion (p=0.261), kinesiophobia (p=0.098) and pain (p=0.446) scores, there was no significant difference between the groups. Nbset using laser pointer may reduce joint position error, improve quality of life and mobility in elderly with chronic knee pain. Long-term studies with large samples are needed to determine the effects on range of motion, kinesiophobia, and pain.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle