Predictors of Functional Task Performance Among Patients Scheduled for Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a common health problem affecting more than 7 million Americans. Declines in strength, flexibility, and knee joint pain reduce functional ability and contribute to decisions for total knee arthroplasty (TKA). This study describes predictors of functional ability among knee patients scheduled for TKA and proposes a preoperative exercise program to improve functional ability. A total of 82 knee OA patients (average age = 62.7 +/- 7.48 years, 70% women) were recruited from a single orthopedic surgeon's office. Muscular fitness assessments included knee flexion, extension strength, and range of motion (ROM) of the surgical and nonsurgical knees. Functional ability was assessed by 6-minute walk, number of chair rises in 30 seconds, and time required to ascend and descend 2 flights of stairs. Perceived functional ability and pain were assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Correlation matrices determined which measures of muscular fitness, pain, and perceptions were associated with measures of functional ability. Significant correlates were entered into regression equations that determined the significant predictors of the functional tasks. These regression equations identified flexion strength of the nonsurgical knee as predicting 24-45% of the variance of functional ability assessments that involved independent or consecutive knee movement. Other variables that, to a lesser degree, predicted performance of the functional ability assessments included knee joint ROM and body mass index. Because functional ability after TKA is strongly dependent on presurgical functional ability, future investigators may wish to examine the impact of improving presurgical functional ability of TKA patients through resistance training, particularly closed-kinetic chain exercises that transfer fewer forces through the knee joint.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».