Tracking Patient Outcomes after Anterior Cruciate Ligament Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Purpose : To model how patients' knee range of motion (ROM), pain, and self-reported lower-extremity (LE) functional status change over the first 26 weeks following anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction and to estimate the test-retest reliability of these measurements. METHODS: Patients were assessed weekly over 26 weeks following ACL reconstruction. Outcomes were knee ROM, LE functional status measured by the Lower Extremity Functional Scale (LEFS), and pain measured by the 4-item pain intensity measure (P4). A nonlinear model was applied to describe change for each outcome. Intra-class correlation coefficients and standard errors of measurement were applied to estimate test-retest reliability and minimal detectable change. RESULTS: A nonlinear model provided the following model fit values (R(2)): P4=0.71, extension ROM=0.51, flexion ROM=0.99, LEFS=0.97. For pain and ROM, the limit values were reached by approximately 12 weeks after reconstruction; LEFS values continued to increase up to 26 weeks. Test-retest reliability coefficients varied from 0.85 to 0.95. CONCLUSIONS: The greatest improvement occurred in the first 8 weeks after surgery. Recovery was nearly complete by 12 weeks with respect to pain and ROM, although LE functional status continued to improve throughout the study period. Scores on all measures demonstrated reliability, which supports their use with individual patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».