The Clinical Effect of Low-load Blood Flow Restriction Training Combined with Intra-articular Injection for Elderly Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the clinical effect of low-load blood flow restriction training combined with intra-articular injection for elderly knee osteoarthritis. Methods A total of 126 elderly patients with knee osteoarthritis admitted to the Third Hospital of Shanxi Medical University in 2023 were selected as the study subjects by convenient sampling method, they divided into two groups according to the random number table, 63 cases for each group. The control group received simple intra-articular injection, and the observation group was additionally trained with low-load blood flow restriction. Western Ontario and the University of Manchester Osteoarthritis Index (WOMAC), efficacy, generic quality of life inventory 74 (GQOLI-74) score, knee extension moment, knee adduction moment, serum matrix metalloproteinase (MMP) -1, and MMP-3 levels were assessed before and after treatment. Results After treatment, the WOMAC dimensions and total score, MMP-1 and MMP-3 levels in the observation group were lower than those in the control group (P < 0.05), and the clinical total effective rate, GQOLI-74 score dimensions and total score, knee extension moment and knee adduction moment in the observation group were higher than those in the control group (P < 0.05) . Conclusion Low-load blood flow restriction training combined with intra-articular injection for elderly knee osteoarthritis has good clinical efficacy, which can significantly relieve pain, improve joint function and quality of life of patients, and its treatment mechanism may be related to lower levels of MMP-1 and MMP-3.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».