Enhancing rehabilitation outcomes in chondromalacia Patella: The impact of combining manipulative therapy with a structured exercise program
Notice bibliographique
Résumé
Background Chondromalacia patella (CMP) is characterized by cartilage degeneration in the patellofemoral joint, often causing anterior knee pain and impaired knee function. Objective This study aims to evaluate the effectiveness of manipulative therapy in patients diagnosed with CMP. Methods In this prospective randomized study, 40 patients diagnosed with CMP were randomly assigned to the manipulative therapy group or the control group. Both groups underwent strengthening and stretching exercises targeting the knee and hip muscles. Additionally, the manipulative therapy group received manipulative therapy focusing on the thoracolumbar, lumbopelvic, and sacroiliac joints three times a week. Pain intensity was measured using the Visual Analog Scale (VAS), while disability was assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Active knee flexion was recorded, muscle performance was evaluated using the Stair Climbing Test (SCT) and Horizontal Jump Test (HJT), and balance was assessed using the Star Excursion Balance Test (SEBT). Results Both groups showed significant improvements in VAS, active knee flexion, WOMAC scores, SCT, HJT, and SEBT outcomes. However, the manipulative therapy group demonstrated significantly greater improvements than the control group in disability (WOMAC scores, p < 0.001, d = 1.93), horizontal jump performance ( p = 0.03, d = 1.57), and balance (SEBT outcomes, p < 0.001, d = 1.60). Conclusion By integrating manipulative therapy with strengthening and stretching exercises targeting the knee and hip muscles, clinicians can offer a multifaceted intervention that addresses the biomechanical and neurophysiological aspects of the condition, enhancing the rehabilitation process and functional recovery in patients with CMP.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».