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Predictors of outcomes of carpal tunnel release

2001· article· en· W2023377851 sur OpenAlexaff
Jeffrey N. Katz, Benjamin C. Amick, Anne H. Fossel, Louis Bessette, Robert B. Keller

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensCégep de Rimouski
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineCarpal tunnel syndromeCarpal tunnelPhysical therapyLogistic regressionCohortCarpal tunnel releaseMultivariate analysisPatient satisfactionMental healthCohort studySurgeryInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify factors that are predictive of the outcomes of greatest importance to patients-i.e., symptom relief, functional improvement, and satisfaction with the outcomes of surgery-following carpal tunnel release. METHODS: We analyzed data from the Maine Carpal Tunnel Study, a community-based study of the outcomes of treatment for carpal tunnel syndrome. In a cohort of patients who underwent carpal tunnel release, a preoperative physical examination was performed and questionnaires were completed preoperatively and at 6, 18, and 30 months postoperatively. The questionnaires assessed symptom severity, upper extremity functional limitations, mental health, general physical health status, the relative severity of individual symptoms, satisfaction with the results of surgery, sociodemographic factors, and for those subjects who were in the workforce, aspects of the work environment. The associations between preoperative factors and the 3 principal outcomes (symptom severity, upper extremity functional limitations, and satisfaction with the results of surgery, all evaluated at 18 months postoperatively) were assessed with bivariate and multivariate linear regression and logistic regression analyses. RESULTS: Two hundred forty-one subjects were enrolled and 188 (78%) completed followup surveys 18 months postoperatively. Two-thirds of the patients reported being completely or very satisfied with the outcomes of surgery at 6, 18, and 30 months postoperatively. A range of clinical and work-related variables were associated with outcomes. In multivariate analyses, greater preoperative upper extremity functional limitation was predictive of greater functional limitations postoperatively. Worse mental health status was significantly associated with more severe symptoms and lower satisfaction. Alcohol use was also associated with more severe symptoms and lower satisfaction. Among workers, involvement of an attorney was significantly associated with greater functional limitation, more severe symptoms, and lower satisfaction. Recipients of worker's compensation who did not hire an attorney had generally good outcomes. Of note, physical examination parameters were not predictive of the outcomes of surgery. CONCLUSION: The outcomes of carpal tunnel release in community-based practices are excellent. Predictors of the outcomes of surgery are disease-specific and generic clinical factors as well as work-related factors. The strongest predictors of less favorable outcomes are worse scores on patient-reported measures of upper extremity functional limitation and mental health status, alcohol use, and the involvement of an attorney. Clinicians should carefully evaluate patients' functional status, mental health status, health habits, and attorney involvement prior to performing carpal tunnel release, and discuss with patients the prognostic implications of these parameters.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations161
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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