Contribution of Psychosocial and Mechanical Variables to Physical Performance Measures in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: This cross-sectional study evaluated the relative contributions of psychosocial and mechanical variables to physical performance measures in people with knee osteoarthritis (OA). SUBJECTS: Fifty-four subjects (age, in years: mean=68.3, SD=8.7, range=50-87) with radiographically confirmed knee OA were included in this study. METHODS: Physical performance measures included the Six-Minute Walk Test (SMW), the Timed "Up & Go" Test (TUG), and a stair-climbing task (STR). Responses to psychosocial questionnaires that reflect depression, anxiety, and self-efficacy (a person's confidence in his or her ability to complete a task) were collected. Mechanical variables measured included body mass index and knee strength (force-generating capacity of muscle). Stepwise linear regressions were performed with the SMW, TUG, and STR as separate dependent variables. RESULTS: Functional self-efficacy explained the greatest amount of variance in all performance measures, contributing 45% or more. Knee strength and body weight also explained some variance in performance measures. Anxiety and depression did not explain any variance in performance. DISCUSSION AND CONCLUSION: Physical therapists evaluating the significance of the SMW, TUG, and STR scores in subjects with knee OA should note that a large part of each score reflects self-efficacy, or confidence, for physical tasks, with some contributions from knee strength and body weight.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».