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Enregistrement W2508683511 · doi:10.1002/acr.22794

Patient Knowledge and Beliefs About Knee Osteoarthritis After Anterior Cruciate Ligament Injury and Reconstruction

2015· article· en· W2508683511 sur OpenAlexaff
Kim L. Bennell, Ans Van Ginckel, Crystal O. Kean, Rachel K Nelligan, Simon French, María Stokes, Brian Pietrosimone, J. Troy Blackburn, Mark E. Batt, David J. Hunter, Libby Spiers, Rana S. Hinman

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research CouncilMedical Research CouncilVersus ArthritisArthritis Research UK
Mots-clésAnterior cruciate ligamentOsteoarthritisMedicinePhysical therapyACL injuryHealth professionalsRisk factorInternal medicineSurgeryHealth careAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore patients' knowledge and beliefs about osteoarthritis (OA) and OA risk following anterior cruciate ligament (ACL) injury, to explore the extent to which information about these risks is provided by health professionals, and to examine associations among participant characteristics, knowledge, and risk beliefs and health professional advice. METHODS: A custom-designed survey was conducted in Australian and American adults who sustained an ACL injury, with or without reconstruction, 1-5 years prior. The survey comprised 3 sections: participant characteristics, knowledge about OA and OA risk, and health professional advice. RESULTS: Complete data sets from 233 eligible respondents were analyzed. Most (70%, n = 164) rated themselves as being at greater risk of OA than their healthy peers, although only 56% (n = 130) were able to identify the correct OA definition. While most agreed that ACL (73%, n = 168) and/or meniscal injuries (n = 181, 78%) increase the risk of OA, 65% (n = 152) believed that ACL reconstruction reduced the risk of OA, or they did not know. A total of 27% (n = 62) recalled discussing their OA risk with a health professional. Participants who were female, younger, or had a lower body mass index or higher physical activity level were more likely to recognize meniscal tears and meniscectomy as risk factors of OA. A history of professional advice was associated with beliefs about increased OA risks. CONCLUSION: Patients sustaining an ACL injury require better education from health professionals about OA as a disease entity and their elevated risk of OA, irrespective of whether or not they undergo surgical reconstruction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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