Efficacy of different doses of high intensity laser and traditional exercise on pain and function in chronic knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. High-intensity laser therapy (HILT) appears to be effective for knee osteoarthritis (KOA). However, no recommendations exist for the optimal dosage of HILT in chronic KOA. Aim of the study. This study examined how different dosages of HILT affect KOA pain and function. Materials and methods. Fifty-one patients with third-degree knee osteoarthritis, aged 50–70 years, were randomly assigned to three equal groups. Group A received exercises and a dose of 1500 J of HILT. Group B received exercises and a dose of 3000 J of HILT. Group C received sham laser treatment along with exercises. Pain and function were evaluated using the numerical pain rating scale (NPRS) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Groups were evaluated before and after a six-week treatment period. Results. A mixed design multivariate analysis of variance (MANOVA) showed that pain and function significantly improved in all three groups after treatment (p < 0.001). Significant differences were observed between both active groups (A and B) and the control group. Between groups A and B, no significant differences were found (p > 0.05). However, descriptive analysis revealed that group B achieved greater improvements than group A. Conclusion. In patients with chronic KOA, HILT at either 1500 J or 3000 J combined with exercises effectively reduced pain and improved function. To save time and energy, a dosage of 1500 J may be recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».