Mediating Effect of Changes in Hand Impairments on Hand Function in Patients With Rheumatoid Arthritis: Exploring the Mechanisms of an Effective Exercise Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the effect of the Strengthening and Stretching for Rheumatoid Arthritis of the Hand (SARAH) exercise program on hand function was mediated by changes in the proposed active ingredients: strength, dexterity, and/or range of motion. METHODS: The SARAH intervention included exercises hypothesized to improve potential mediators of grip strength, pinch strength, wrist flexion, wrist extension, finger flexion, finger extension, thumb opposition, and dexterity, which would theoretically improve self-reported hand function. All variables were measured at baseline and at 4 and 12 months. Structural equation modeling was used to assess mediation on change in hand function via change in potential mediators. RESULTS: Change in grip strength partially mediated change in hand function. Grip strength mediated 19.4% (95% confidence interval 0.9%, 37.8%) of the treatment effect. CONCLUSION: Improvements in grip strength at 4 months are likely to mediate improved hand function at 12 months. The role of joint mobility exercises is less clear and is likely influenced by the choice of measurement tools for both mobility and function outcomes. More robust measurements of wrist and hand mobility for patients with rheumatoid arthritis may be necessary to determine the relationship between this variable and self-reported hand function. Using a large trial data set, we have demonstrated that techniques used to target grip strength are key active ingredients of the SARAH exercise program and mediate its effect.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».