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Enregistrement W7118680350 · doi:10.30581/jcmm.2025.20.2.95

Effect of Postoperative Rehabilitation Using Muscle Energy Technique in a Patient with Complete Patellar Tendon Rupture Accompanied by Patellar Avulsion Fracture: A Case Report

2025· article· W7118680350 sur OpenAlexaboutno aff
Korean Society of Chuna Manual Medicine Spine & Nerves, Jeong-Su Park, Ha-im Park, Seung-Hyun Oh, Jee-Woo Oh, Seung-ryong Yeom, Young-Dal Kwon

Notice bibliographique

RevueKorean Society of Chuna Manual Medicine Spine and Nerves · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationAvulsionPatellar tendonTendonPatella

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives This study reports the clinical outcomes of integrative Korean medicine treatment in a patient who underwent surgical repair for patellar tendon rupture with patellar avulsion fracture. Methods A 27-year-old male received integrative Korean medicine treatment six weeks after surgery, including acupuncture, pharmacopuncture, Chuna manual ther-apy (rectus femoris muscle energy technique), and exercise instruction. Clinical out-comes were assessed using the Numeric Rating Scale (NRS), Range of Motion (ROM), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and Short Form-36 Health Survey (SF-36). Results Pain decreased from 5 to 2 on the NRS, WOMAC improved from 59 to 11, and knee flexion increased from 60°/80° to 130°/150°. The SF-36 score improved from 50.1 to 80.0. Despite postoperative stiffness from six weeks of brace immobili-zation, the patient achieved rapid functional recovery and daily activity resumption. Conclusions Integrative Korean medicine may aid pain reduction, knee mobility re-storation, and quality-of-life improvement after patellar tendon repair.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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