Determinants of Function After Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Decreasing hospital stays for patients with total knee arthroplasties (TKAs) have a direct effect on rehabilitation. The identification of modifiable determinants of postsurgical functional status would help physical therapists plan for discharge from hospitals. The purpose of this study was to identify preoperative determinants of functional status after a TKA. PARTICIPANTS: Using a community-based, prospective cohort study, data were collected from 276 patients who received a primary TKA in a Canadian health care region. Data were collected in the month before surgery and 6 months after surgery. METHODS: Function was measured using the function subscale of a disease-specific measure--the Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) Osteoarthritis Index--and a generic health status measure--the Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36). Independent variables examined included demographic variables (eg, age, sex), medical variables (eg, diagnosis, number of comorbid conditions, ambulatory status), surgical variables (eg, type of implant, number of complications), and knee range of motion. RESULTS: At 6 months after surgery, the average WOMAC physical function score was 70.5 (SD=18.2) and the average SF-36 physical function score was 44.8 (SD=25.3). Using multiple regression analyses, baseline function, walking device, walking distance, and comorbid conditions predicted 6-month function (WOMAC: R2=.20; SF-36 physical function: R2=.27). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Patients who have lower preoperative function may require more intensive physical therapy intervention because they are less likely to achieve functional outcomes similar to those of patients who have less preoperative dysfunction.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».