Assessing the Patient-Specific Functional Scale's Ability to Detect Early Recovery Following Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Patient-Specific Functional Scale (PSFS) has received considerable attention over the last 2 decades; however, validation studies have not examined its performance in patients after total knee arthroplasty (TKA). OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the ability of the PSFS to detect change in patients post-TKA by comparing PSFS change scores with Lower Extremity Functional Scale (LEFS) and pooled impairment change scores. METHODS: One hundred thirty-three patients participating in a post-TKA exercise class were assessed at their initial and discharge visits. Initial assessments occurred within 28 days of arthroplasty; follow-up assessments occurred within 80 days of surgery. At both assessments, participants completed the PSFS, LEFS, and the P4 pain measure, and their knee range of motion (ROM) and extensor strength were measured. The ability to detect change was expressed as the standardized response mean (SRM) and as a correlation between the PSFS change scores and 2 reference standards: (1) LEFS change scores and (2) pooled impairment change scores. The pooled impairment measure consisted of pain, ROM, and strength change scores. RESULTS: The SRMs were PSFS 4.60 (95% confidence interval [CI]=4.00, 5.36) for the PSFS and 2.28 (95% CI=2.04, 2.60) for the LEFS. The correlation between the PSFS and pooled impairment change scores was 0.12 (95% CI=-0.04, 0.25), and the correlation between the PSFS and LEFS changes scores was 0.18 (0.02, 0.34). LIMITATIONS: The order of measure administration was not standardized, and fixed activity set does not reflect clinical application in many instances. CONCLUSIONS: The results suggest that the PSFS is adept at detecting improvement in patients post-TKA but that the PSFS, like other patient-specific measures, is likely to be of limited value in distinguishing different levels of change among patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».