Body Mass Index and Functional Mobility Outcome Following Early Rehabilitation After a Total Knee Replacement: A Retrospective Study in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Obesity is associated with an increased risk of osteoarthritis, and the incidence of obese patients requiring a total knee replacement (TKR) has increased in recent years. A high body mass index (BMI) may influence post-TKR rehabilitation outcomes. We investigated the effects of obesity on functional mobility outcomes following post-TKR rehabilitation in Asian patients whose BMIs were not as high as those reported in similar studies performed in non-Asian countries. METHODS: A total of 113 patients were categorized as normal weight (n = 23), overweight (n = 32), class I obese (n = 31), or class II/III obese (n = 27). Patients were retrospectively followed up for 6 months after undergoing TKR followed by 2 months of active rehabilitation. Outcome measures were recorded at baseline and at the 2-month and 6-month followup assessments and included the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and the following tests: functional reach, single-leg stance, ten-meter walk, timed up and go, chair rise, and stair climbing. RESULTS: A 4 × 3 (group × time) repeated-measures analysis of variance showed significant improvement in all of the outcome measures for all of the BMI groups at the 2-month and 6-month followup assessments (P < 0.05 for all). No significant intergroup differences at the 2-month and 6-month followup assessments were observed for any of the mobility measures except the functional reach and single-leg stance (P < 0.05). CONCLUSION: Patients with class II/III obesity benefit from early post-TKR outpatient rehabilitation and respond as well as patients with lower BMIs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».