Using Outcome Measure Results to Facilitate Clinical Decisions the First Year After Total Hip Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Variable-occasion, repeated-measures design. OBJECTIVES: To model change in lower extremity functional status of patients 1 year after total hip arthroplasty (THA), using the Lower Extremity Functional Scale (LEFS) and the 6-minute walk test (6MWT), and, secondarily, to provide clinicians with useful data to guide practice. BACKGROUND: Given the prevalence of THA and current resource pressures, standardized outcome measures play an important role in providing physical therapists with objective knowledge about postoperative recovery and prognosis. METHODS: Seventy-five patients, with a mean age of 61 years and a diagnosis of hip osteoarthritis, consented to participate in the study. Assessments were conducted preoperatively and at multiple time points for up to 65 weeks postoperatively. Recovery was modeled using a nonlinear robust regression analysis for clustered data. The predictive ability of age, body mass index, and preoperative score was explored. RESULTS: Gender-based recovery curves were generated to depict the rate and amount of change in LEFS scores and 6MWT distances over the first year. Preoperative baseline 6MWT distance was the only covariate predictive of postarthroplasty 6MWT distances for both males and females. None of the covariates examined were significantly associated with postarthroplasty LEFS scores. CONCLUSION: Although there were variations in the recovery curves by measure, general patterns were noted. There was a rapid increase in both self-reported and physical performance measure scores for 12 to 15 weeks. Thereafter, we observed a slowing of recovery, with a plateau at 30 to 35 weeks for the 6MWT and later for the LEFS. These data can be used to make evidence-based decisions regarding prognosis and to guide the setting of measurable treatment goals. LEVEL OF EVIDENCE: Prognosis, level 1b.
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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 | 0,026 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».