Physical Characteristics of Women With Severe Pelvic Girdle Pain After Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Descriptive cohort study. OBJECTIVE: This study aims to further elucidate the differences in physical characteristics of women with severe pregnancy-related pelvic girdle pain (PGP). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There is increasing interest in pelvic girdle pain (PGP). To our knowledge, this is the first study on a large population of patients with severe PGP, after pregnancy, based on high cutoff scores on diagnostic PGP tests. METHODS: Two hundred five patients were selected from the outpatient clinic of a rehabilitation center. Patients were divided in 3 inclusion groups based on the total number of positive scores on 5 diagnostic tests; i.e., active straight leg raise test, posterior pelvic pain provocation test, long dorsal sacroiliac ligament test, and hip abduction and adduction strength tests. These inclusion groups were related to the data on trunk strength test, general provocation tests, Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS) and activities of daily living. RESULTS: A typical pattern of PGP emerges from this study. The mean group score on the active straight leg raise, posterior pelvic pain provocation, and long dorsal sacroiliac ligament tests became higher when more than 3 inclusion tests were positive. Hip abduction and adduction strength became lower with more positive tests. The QBPDS score was overall high and significantly higher for 5 positive tests compared with 3 and 4 positive tests. This shows that the number of positive tests, the individual score on the diagnostic tests, and the QBPDS could all be an indicator for severity of PGP. Among the general pain provocation tests, both the passive hip flexion test and the upper and middle sacral thrust test scored high. The maximal isometric strength of trunk muscles was below the 10th percentile compared with women without complaints and was even less for 5 positive inclusion tests. It is confirmed that there is a typical order for difficulties with daily activities for PGP patients as follows (most difficult first): standing still, cycling, walking, sitting, and lying. CONCLUSION: The study shows that the level of severity in PGP can be adequately assessed by a combination of specific tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».