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Enregistrement W2487612974

Do Pre-operative Functional Measures Predict Post-operative Function In Adults Undergoing TKA?

2016· article· en· W2487612974 sur OpenAlexaboutno aff
Leah L. Rice

Notice bibliographique

RevueUNM’s Digital Repository (University of New Mexico) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeasure (data warehouse)SurgeryPhysical medicine and rehabilitationComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Purpose: "Osteoarthritis (OA) of the hips and knees is estimated to be the fourth leading cause of functional disability world-wide,"(1) Total knee arthroplasty (TKA) is the leading surgery to treat chronic knee pain secondary to OA, and "is the most commonly performed musculoskeletal procedure in the United States."(1, 3) The purpose of this case study was to identify which outcome measures can best predict postoperative function following a TKA. The PICO question asked: In adults with OA, who undergo TKA, do better preoperative functional outcomes predict better functional outcomes postoperatively at 6 weeks, compared to those who did not perform as well? Case Description: Mr. L, a 77-year-old-male who was admitted to the hospital for a left TKA to address significant left knee OA. He was seen in the hospital for three sessions of acute physical therapy before being discharged home with a referral to outpatient physical therapy. Upon his discharge Mr. L had left knee range of motion (ROM) of 4-91 degrees and six weeks post TKA his range improved to 2 - 122 degrees. Outcomes: Included were ROM, Timed Up and Go (TUG), Six Minute Walk Test (6MWT), and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Discussion: Although most of the articles analyzed found that preoperative functional outcome measures predict how well a patient may do following a TKA, more research is necessary to fully understand the best measures to use and if they can predict the full potential of recovery. Despite the lack of significant prediction rules, the PICO question has been answered. In adults with OA, who underwent TKA, better preoperative performances on the TUG, 6MWT, ROM, and WOMAC could predict better functional outcomes postoperatively. What makes this information even more significant to physical therapists, especially those in an acute-care setting is that preoperative and acute functional performance measures can be included when assessing patient needs for discharge and can allow better patient education and expectation management for an overall more successful rehabilitation experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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