Targeted interventions for patellofemoral pain syndrome (TIPPS): classification of clinical subgroups
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patellofemoral pain (PFP) can cause significant pain leading to limitations in societal participation and physical activity. An international expert group has highlighted the need for a classification system to allow targeted intervention for patients with PFP; we have developed a work programme systematically investigating this. We have proposed six potential subgroups: hip abductor weakness, quadriceps weakness, patellar hypermobility, patellar hypomobility, pronated foot posture and lower limb biarticular muscle tightness. We could not uncover any evidence of the relative frequency with which patients with PFP fell into these subgroups or whether these subgroups were mutually exclusive. The aim of this study is to provide information on the clinical utility of our classification system. METHODS AND ANALYSIS: 150 participants will be recruited over 18 months in four National Health Services (NHS) physiotherapy departments in England. INCLUSION CRITERIA: adults 18-40 years with PFP for longer than 3 months, PFP in at least two predesignated functional activities and PFP elicited by clinical examination. EXCLUSION CRITERIA: prior or forthcoming lower limb surgery; comorbid illness or health condition; and lower limb training or pregnancy. We will record medical history, demographic details, pain, quality of life, psychomotor movement awareness and knee temperature. We will assess hip abductor and quadriceps weakness, patellar hypermobility and hypomobility, foot posture and lower limb biarticular muscle tightness. The primary analytic approach will be descriptive. We shall present numbers and percentages of participants who meet the criteria for membership of (1) each of the subgroups, (2) none of the subgroups and (3) multiple subgroups. Exact (binomial) 95% CIs for these percentages will also be presented. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by National Research Ethics Service (NRES) Committee North West-Greater Manchester North (11/NW/0814) and University of Central Lancashire (UCLan) Built, Sport, Health (BuSH) Ethics Committee (BuSH 025). An abstract has been accepted for the third International Patellofemoral Pain Research Retreat, Vancouver, September 2013.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».