LATIHAN CLOSED KINETIC CHAIN LEBIH EFEKTIF DARIPADA OPEN KINETIC CHAIN UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN FUNGSIONAL PADA KONDISI OSTEOARTHRITIS LUTUT
Bibliographic record
Abstract
Osteoarthritis merupakan salah satu penyakit yang disebabkan oleh faktor degeneratif pada lutut yang mengalami kerusakan tulang rawan sendi sehingga seseorang dengan osteoarthritis mengeluh adanya nyeri, kekakuan dan keterbatasan fungsi. Osteoarthritis lutut merupakan penyebab terbanyak keterbatasan gerak dan fungsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui latihan closed kinetic chain lebih efektif daripada latihan open kinetic chain untuk meningkatkan kemampuan fungsional pada kondisi osteoarthritis lutut. Rancangan penelitian bersifat true eksperiment pre test & post test group design, dimana pengambilan sampel dari populasi dilakukan secara konsekutif sampling . Pembagian sampel menjadi dua kelompok, tiap kelompok terdiri dari 10 orang. Kelompok I mendapatkan perlakuan latihan Closed Kinetic Chain dan Kelompok II mendapatkan perlakuan latihan Open Kinetic Chain. Frekuensi latihan 3 kali seminggu selama 4 minggu. Peningkatan kemampuan fungsional diukur dengan menggunakan Western Ontario and McMaster Universities Ostearthritis Index (WOMAC). Analisis kemaknaan dengan uji Paired t-test (berpasangan) menunjukkan bahwa pada masing- masing kelompok menghasilkan peningkatan kemampuan fungsional osteoarthritis lutut sesudah perlakuan berbeda secara bermakna p<0,05. Sedangkan uji beda pada kedua kelompok sesudah perlakuan dengan uji Independent t-test (tidak berpasangan) menunjukkan bahwa nilai p=0,019. Hal ini berarti terdapat peningkatan kemampuan fungsional pada osteoarthritis lutut sesudah perlakuan berbeda secara bermakna p<0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa latihan Closed Kinetic Chain lebih efektif meningkatkan kemampuan fungsional pada osteoarthritis lutut dibandingkan dengan latihan Open Kinetic Chain.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".