Impact of combined balance and strength exercise program on lower limb energy flow in individuals with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Knee osteoarthritis disrupts biomechanical energy flow, resulting in joint instability, impaired movement, and pain. These issues impact daily activities and increase the risk of falls. Effective interventions are essential. Objective This study examined the effects of a six-month balance and strength training program on lower limb biomechanics and self-reported outcomes in individuals with mild to moderate knee osteoarthritis. Methods Twenty-three participants (mean age: 62.4 years; 69.57% female) completed a structured balance and strength exercise program three times per week. Gait analysis was used to assess lower limb energy flow, while the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) measured symptoms before and after the intervention. Results Significant improvements were observed in overall WOMAC scores (p = 0.009), including subscales for pain (p = 0.022), stiffness (p = 0.005), and physical function (p = 0.013). Energy flow analysis revealed increased energy inflow and outflow at the hip (p < 0.001), reduced energy absorption at the knee (p < 0.001), and enhanced energy outflow at the ankle (p < 0.001), suggesting improved gait dynamics. Discussion The combined balance and strength exercise program effectively enhanced lower limb biomechanics and reduced knee osteoarthritis symptoms. Energy flow analysis may support personalized rehabilitation approaches and help identify individuals at elevated fall risk. Conclusion This exercise program improved lower limb biomechanics, reduced pain and stiffness, enhanced energy flow, and may optimize rehabilitation and fall prevention in individuals with knee osteoarthritis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».