Efek Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS), Active dan Resisted Exercise Terhadap Knee Pain Suspect Osteoarthritis: Case Report
Bibliographic record
Abstract
Osteoarthritis (OA) menyebabkan nyeri sendi disertai dengan berbagai tingkat keterbatasan fungsional dan penurunan kualitas hidup. Ini adalah bentuk radang sendi yang paling umum, dan salah satu penyebab utama rasa sakit dan kecacatan di seluruh dunia. Manajemen fisioterapi pada OA bertujuan untuk mengurangi nyeri, memperbaiki lingkup gerak sendi, dan mencegah keterbatasan fungsional. Metode: Penelitian ini menggunakan metode Case report yaitu berupa uraian laporan tentang tanda, gejala, diagnosa, pengobatan, serta tidak lanjut dari suatu kasus atau masalah yang didapatkan dari seorang pasien, dengan pasien seorang lansia berusia 70 tahun dengan keluhan pada lutut kirinya yang sering merasakan kaku saat bangun tidur di pagi hari dan adanya rasa tidak nyaman serta nyeri saat beraktivitas. Intervensi yang diberikan berupa pemberian TENS dan active & resisted exercise dengan tujuan mengurangi nyeri, meningkatkan ROM, kekuatan otot, dan kemampuan fungsional. Hasil: Setelah melalui program fisioterapi yang diberikan terdapat penurunan nyeri yang diukur menggunakan NRS, peningkatan ROM, peningkatan kekuatan otot, dan peningkatan kemampuang fungsioan yang diukur menggunakan The Western Ontario And Mcmaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Kesimpulan: Pemberian intervensi TENS dan latihan yang terdiri dari latihan gerak aktif dan latihan gerak aktif melawan tahanan pada pasien tersebut dengan kondisi nyeri lutut suspek osteoarthritis lutut memberikan efek dan peningkatan kearah yang lebih baik.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".