TO FIND OUT THE EFFECTIVENESS OF NMES & EXERCISE ALONG WITH PATIENT EDUCATION IN OSTEOARTHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) of the knee is a prevalent musculoskeletal condition that causes pain, stiffness, and functional limitations, significantly affecting the quality of life of those impacted. This study aimed to evaluate the effectiveness of a combined rehabilitation approach involving Neuromuscular Electrical Stimulation (NMES), isometric knee exercises, and patient education in the management of chronic knee OA. A total of 100 participants were randomly assigned to two groups: Group A received NMES therapy, isometric knee exercises, and education, while Group B received conventional treatment with isometric knee exercises and education. The outcomes were assessed using the Visual Analog Scale (VAS) for pain and the WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index) for functional disability at both pre-treatment and post-treatment stages. The results demonstrated significant improvements in both pain reduction and functional mobility in both groups, with Group A showing more pronounced improvements compared to Group B. NMES combined with isometric exercises and education was found to be an effective intervention in improving pain, muscle strength, and function in knee OA patients. These findings suggest that incorporating NMES into rehabilitation programs for knee OA can offer additional benefits in the management of this chronic condition. Further research is required to explore the long-term effects and optimal protocols for these interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».