MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7018636119

Effect of Neuromuscular Exercise Training Combined with Semiconductor Laser Therapy on Patients with Knee Osteoarthritis

2025· article· en· W7018636119 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisVisual analogue scaleBerg Balance ScaleRehabilitationBalance (ability)Squatting positionElectromyographyHamstring
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo observe the effect of neuromuscular exercise (NEMEX训练) training combined with semiconductor laser therapy on patients with knee osteoarthritis (KOA).MethodsA total of sixty patients with knee osteoarthritis were treated in the Rehabilitation Medicine Department of the First Affiliated Hospital of Bengbu Medical University from August 2023 to March 2024 were selected and randomly divided into a control group and an observation group using a random number table method, with 30 patients in each group. The control group received routine rehabilitation treatment (joint loosening, intermediate frequency electrical stimulation) and semiconductor laser treatment, with a laser wavelength of 808 nm and an irradiation power of 400-800 mW, continuous irradiation, each treatment lasting 20 minutes/time, once a day, 5 times a week, for a total of 4 weeks. The observation group received NEMEX训练 on the basis of the control group. Warm up exercise for 10 minutes per session; NEMEX训练 (stability training, posture orientation training, lower limb muscle strength training, functional exercise) 40 minutes per session; Relaxation training (gait adjustment and stretching) for 10 minutes per session, 1 session per day, 5 sessions per week, for a total of 4 weeks. Visual Analog Scale (VAS) was used to assess the degree of pain before and after treatment; Evaluate knee joint function using the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) and Lysholm Knee Score; Use Berg Balance Scale (BBS) to evaluate balance function; Using a surface electromyography system to record the root mean square (RMS) of surface electromyographic signals (sEMG) of the quadriceps and hamstring muscles during the squatting process of the affected knee joint, and calculate the coordinated contraction rate (CR); Compare the adverse events during the treatment process of two groups.Results(1) VAS, WOMAC, Lysholm, and BBS scores:Compared with before treatment, VAS and WOMAC scores in both groups decreased significantly after treatment (P<0.05), while Lysholm and BBS scores increased significantly, and the differences were statistically significant (P<0.05). Compared with the control group, the observation group showed a significant decrease in VAS and WOMAC scores after treatment (P<0.05), while Lysholm and BBS scores were significantly higher, and the differences were statistically significant (P<0.05). (2) CR:Compared with before treatment, the observation group showed a significant decrease in CR after treatment, and the differences were statistically significant (P<0.05), while the control group showed no statistically significant difference in CR after treatment (P>0.05). Compared with the control group, the observation group showed a significant decrease in CR after treatment, and the differences were statistically significant (P<0.05). (3) Safety:During the treatment process, there were no adverse events in both groups, and the patient compliance was good with high safety.ConclusionNEMEX training combined with semiconductor laser therapy can effectively improve pain, knee joint function, balance function, and muscle coordination and control around the knee joint in patients with knee osteoarthritis, and is worthy of clinical promotion and application.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,397 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetLaser Applications in Dentistry and MedicineTravaux en français237 207