The Effects of Neuroscience-Based Sensorimotor Exercise Training Using Laser Pointer in Elderly with Chronic Knee Pain: Randomized Controlled Trial
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».