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Enregistrement W2019885652 · doi:10.1519/r-19465.1

Prehabilitation Before Knee Arthroplasty Increases Postsurgical Function: A Case Study

2007· article· en· W2019885652 sur OpenAlexaboutno aff
Jason R. Jaggers, Crystal Simpson, Karen L. Frost, Peter M. Quesada, Robert Topp, Ann M. Swank, John Nyland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésPrehabilitationMedicinePhysical therapyOsteoarthritisArthroplastyRange of motionProprioceptionPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conditioning the body to undergo physical stress such as joint arthroplasty has been termed prehabilitation. This case study examined the effect of a 4-week prehabilitation intervention on functional outcomes after total knee arthroplasty (TKA). Two female subjects completed baseline strength and functional assessments before TKA. Subjects were randomized to either a 4-week prehabilitation intervention (ES) aimed at increasing strength and range of motion or a usual care condition (CS). After 4 weeks of training, subjects were reassessed and underwent TKA. Subjects completed a final assessment 12 weeks after TKA. Functional outcomes included 6-minute walk, number of times up from a chair in 30 seconds, proprioception, and self-reported function and pain using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. The data suggest that 4 weeks of prehabilitation had a positive effect on functional task performance and knee proprioception before surgery. After surgery, the ES continued to exhibit higher levels of functioning and less pain compared with the CS. Prehabilitation before TKA may contribute to improved recovery after surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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