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Enregistrement W4416501458 · doi:10.1186/s13063-025-09162-5

Internet of Things-based pulsed electromagnetic field combined with exercise therapy in patients with knee osteoarthritis: randomized, controlled, noninferiority trial protocol

2025· article· en· W4416501458 sur OpenAlexaboutno aff
Xiuxiu Shi, Yana Xie, Ning Zhao, Jiang Qin, Haiyan Sun, Lijun Sun, Quanyi Guo, Xiao Li

Notice bibliographique

RevueTrials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Technologies and Applied Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésProtocol (science)Clinical trialThe InternetResearch ethicsEthics committeeResearch designProtocol designAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is a chronic musculoskeletal condition that affects the entire joint structure. Although pulsed magnetic therapy is widely recommended to alleviate KOA symptoms and telerehabilitation is increasingly utilized for its management, there is a lack of research comparing Internet of Things-based pulsed electromagnetic field combined with exercise (IOT-BPEMFE) methods to traditional outpatient therapy (OT). This study aims to evaluate and compare the effects of IOT-BPEMFE on pain reduction, functional recovery, quality of life, and participant adherence in a community setting, relative to outpatient therapy. METHODS: This study adopts a single-blind randomized controlled design. One-hundred and twelve patients with KOA (≥ 40 years) will be recruited and randomly assigned to either the IOT-BPEMFE or the OT groups. The intervention will last for 4 weeks. Outcome measures will be assessed at baseline (T0) and at 2 weeks (T1), 4 weeks (T2), and 12 weeks (T3) after the randomization. The primary outcome will be measured using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Secondary outcomes will include the Numerical Rating Scale (NRS), 36-Item Short Form health Survey (SF-36), Instrumental Activity of Daily Living (IADL), Self-Rating Anxiety Scale (SAS), Self-Rating Depression Scale (SDS), Timed "Up and Go" test (TUG), manual muscle test (MMT), range of motion (ROM), Knee Society Score (KSS), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), patient satisfaction with the treatment, and any adverse events. DISCUSSION: The findings of this study will help establish the feasibility and effectiveness of IOT-BPEMFE for patients with KOA in the community. By highlighting this study's methodological strengths and limitations, the results may guide the implementation and optimization of IOT-BPEMFE in community-based KOA telerehabilitation. STRENGTH AND LIMITATIONS: This study will be the first to demonstrate that combining electromagnetic field therapy with exercise via the Internet of Things (IoT) can effectively reduce pain, improve physical function, and enhance quality of life in community-dwelling patients with knee osteoarthritis. We will use self-report tools for measurement, which may lead to social desirability bias. Additionally, due to time and budget constraints, the study will not include follow-up beyond the 12-week post-randomization. TRIAL REGISTRATION: The study protocol has been registered with the Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR 2300071181; Registration time: May 6, 2023) and approved by the Ethics Committee on Biomedical Research of the Fourth Medical Center of PLA General Hospital.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,006

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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