Predictors of quality of life among individuals who have a lower limb amputation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify factors that predict an individual's subjective quality of life (QoL) after having a lower limb amputation. DESIGN: Cross-sectional descriptive study design. SUBJECTS: A total of 415 unilateral, above knee (27.0%) and below knee (73.0%) amputees with an average age of 61.9 years (SD = 15.7) who had lost their limb related to vascular (53.0%) or non-vascular (47.0%) etiology. METHODS: Medical chart review, questionnaires (Frenchay Activities Index, Interpersonal Support Evaluation List, the Center for Epidemiology Studies - Depression scale, Prosthetic Evaluation Questionnaire mobility subscale, and the Activities-specific Balance Confidence Scale) and a QoL Visual Analogue Scale were assessed using multiple linear regression analysis. RESULTS: The analysis revealed seven significant factors (depression, perceived prosthetic mobility, social support, comorbidity, prosthesis problems, age and social activity participation) as predictors of subjects' perceived QoL. Depression explained 30% of the variation, while the full model explained 42% of the variation. CONCLUSION: Several modifiable characteristics influence QoL after lower limb amputation including depression and participation in daily living. This finding suggests the importance of addressing individuals' affective status to regain or maintain QoL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle