Prospective Analysis of Relationships of Outcome Measures for Ulnar Neuropathy at the Elbow
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We undertook a prospective study to investigate relationships between outcome measures of ulnar neuropathy at the elbow. METHODS: Thirty-one patients (mean age 52.6, range 20-80), with clinically and electrically verified ulnar neuropathy at the elbow, were seen independently by a neurosurgeon and a physiotherapist. All tests were administered to all patients on each visit. Data collected included measures of sensory (monofilament, two-point discrimination, vibration) and motor function (grip, key-pinch, muscle atrophy), pain (visual analogue scale (VAS)) and impact on lifestyle (Levine's questionnaires (function status score--FSS, symptom severity score--SSS)), disability of the arm, shoulder and hand module (DASH) and patient-specific measures (PSM). Parametric and non-parametric correlation and factor analysis were done. RESULTS: Outcome analysis was available for 63 patient visits, with follow-up obtained for 20 patients (mean 8.5 months). Lifestyle and pain instruments (FSS, SSS, DASH, PSM and VAS) all correlated well with each other (r > 0.6, p < .01). DASH was moderately to highly correlated to nine of the 11 measures. Some tests correlated poorly, for example, Semmes-Weinstein monofilament with other sensory measures and muscle atrophy with almost all measures. Factor analysis revealed that there are two principal factors, accounting for 77% of the variance. Factor 1 relates to impact on lifestyle and pain while Factor 2 relates to strength and function. DISCUSSION/CONCLUSIONS: Intraclass measures, particularly ones assessing lifestyle and pain instruments are strongly correlated. Factor analysis revealed two principal factors that account for the majority of the variance; future studies with a larger sample size are needed to validate this analysis.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».