The Effectiveness of Adding High-Intensity Laser Therapy (HILT) to Physical Exercise in Reducing Pain, Improving Muscle Strength, and Enhancing Functional Ability in Patients with Knee Osteoarthritis: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Osteoarthritis (OA) is a leading cause of disability worldwide, impacting patient’s daily functional abilities as well as quality of life due to chronic pain associated with joint damage. High-Intensity Laser Therapy (HILT) has been proven effective in reducing pain and improving function in patients with knee OA. Despite its recognition as a safe and effective modality, standardized protocols for its use in knee OA are lacking. This study aims to evaluate the effectiveness of incorporating HILT in addition to physical exercise programs for patients with knee OA.Methods: 30 patients with knee OA were randomized into 2 groups, HILT + physical exercise (intervention group), and physical exercise only (control group). Visual Analogue Scale (VAS), quadriceps and hamstring muscle strength using exercise testing, and functional ability using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire were measured and compared.Result: Both groups displayed statistically significant improvement in pain, muscle strength, and functional ability by the end of the program (week 4) compared to the initial examination (p less than 0.05). When compared, there was a significant difference in pain reduction and functional ability in favor of the intervention group (p less than 0.05). However, there were no significant differences in quadriceps and hamstring muscle strength between the groups (p=0.148 and p=0.345, respectively).Conclusion: In this study, it was shown that the combination of HILT and physical exercise was more effective in alleviating pain and enhancing functional ability in patients with knee OA compared to physical exercise alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».