Knee OA: which patients are unlikely to benefit from manual PT and exercise?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combination of manual physical therapy and exercise provides important benefit for more than 80% of patients with knee osteoarthritis (OA). Our objective was to determine predictor variables for patients unlikely to respond to these interventions. METHODS: We used a retrospective combined cohort study design to develop a preliminary clinical prediction rule (CPR). To determine useful predictors of nonsuccess, we used an extensive set of 167 baseline variables. These variables were extracted from standardized examination forms used with 101 patients(64 women and 37 men with a mean age of 60.5}11.8 and 63.6}9.3 years, respectively) in 2 previously published clinical trials. We classified patients based on whether they achieved a clinically meaningful benefit of at least 12%improvement in Western Ontario MacMaster(WOMAC) scores after 4 weeks of treatment using the smallest and most efficient subset of predictors. RESULTS: The variables of patellofemoral pain, anterior cruciate ligament laxity, and height >1.71 m (5’7’’) comprise the CPR. Patients with at least 2 positive tests yield eda posttest probability of 88% for nonsuccess with this treatment (positive likelihood ratio=36.7). The overall prognostic accuracy of the CPR was 96%. CONCLUSION: Most patients with knee OA will benefit from a low-risk, cost-effective program of manual physical therapy and supporting exercise.1,2 The few patients who may not benefit from such a program are identifiable by a simple (preliminary) CPR. After validation,this rule could improve primary patient management,allowing more appropriate referrals and choices in intervention.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».