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Enregistrement W6981205073

Diz Osteoartritinde Klasik Fizyoterapi ve Farklı Nöromusküler Fasilitasyon Tekniklerinin Ağrı, Eklem Hareket Açıklığı, Kas Kuvveti, Propriosepsiyon, Postüral Kontrol, Diz Fonksiyonları ve Fonksiyonel Performans Üzerine Olan Etkilerinin Karşılaştırılması

2020· dissertation· en· W6981205073 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHacettepe University Institutional Repository (hacettepe.edu.tr) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisRange of motionProprioceptionStair climbingRehabilitationMuscle strengthBalance (ability)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gökşen, A., Comparison of Effectiveness of Classical Physiotherapy and Different 'Proprioceptive Neuromuscular Facilitation' Techniques on Pain, Proprioception, Postural Control, Muscle Strength, Joint Range of Motion and Knee Functions in Knee Osteoarthritis; Hacettepe University, Institute of Health Sciences, Physical Therapy and Rehabilitation Program, Ph.D. Thesis, Ankara, 2020. This study was conducted to compare the effects of classical physiotherapy and different 'Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (PNF)' techniques on pain, proprioception, postural control, muscle strength, muscular endurance, range of motion (ROM), knee functions and functional performance in knee osteoarthritis (OA). The study included 35 patients between the ages of 47 and 62 who were diagnosed with stage 1-2 KOA. The patients were divided into three groups with block randomization method as Classical Physiotherapy Group (n = 12), PNF-1 Group (n = 12) with Repeated Stretching (TG) Technique, PNF-2 Group (n = 11) with Combined Isotonic Contractions (ICC) technique. PNF was applied to all patterns of the lower extremity in full pattern and patients in all groups were treated for 6 weeks, 3 days a week. ROM with ''Goniometer'', knee pain with ''Visual Analogue Scale'' and ''Algometer'', muscle strength, muscle endurance and proprioception with '' Biodex®System Pro3''; postural control with "Berg Balance scale" and "Biodex®System Pro3 (Biodex Corp. Shirley NY, USA)"; Knee functions with ''Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score'' and '' Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index'', functional performance related to the knee with '' Time to Walk (TUG) '', "6 Minute Walk Test" and "Step Climbing Test (BTT)" was evaluated before and after the treatment. Functional performance and knee extensor muscle strength with CIC technique showed more improvement than the other methods and CIC showed more improvement compared to the classical physiotherapy in terms of knee joint position sensation evaluated at 60 ° (p <0.05). Both PNF methods were superior to the classical physiotherapy in terms of pain parameter related to knee function, muscular endurance, mediolateral balance with eyes open and total balance score (p <0.05). In conclusion, all methods were effective in patients with early-stage knee osteoarthritis; however, it was seen the most effective results was obtained by PNF using CIC technique.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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