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Enregistrement W2543812398 · doi:10.1093/rheumatology/kew136.001

178 Does Physical Activity Change Following Hip and Knee Replacement? An Analysis of Data from the Osteoarthritis Initiative

2016· article· en· W2543812398 sur OpenAlexaff
Toby O. Smith, Gemma Hilton, Michael Mansfield, Charles Mann, Catherine Sackley

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisPhysical therapyKnee replacementPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationArthroplastySurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Total hip (THR) and knee replacement (TKR) procedures aim to reduce debilitation associated with end-stage OA to increase quality of life and physical performance. While it is assumed that this would automatically translate into increased engagement in physical activity, this has been recently questioned. The purpose of this analysis was to determine whether the type and level of physical activity increases during the initial 24 post-operative months compared with pre-operative levels, and how this change compares with people without arthroplasty or OA. Methods: This study was an analysis of a North American prospective cohort dataset [Osteoarthritis Initiative (OAI)] of community-dwelling individuals. Data from all people who had undergone a THR or TKR with a minimum of baseline and 24 month follow-up data were identified. These were compared with data from people who had not undergone a THR or TKR and who did not have a diagnosis of hip or knee OA during the OAI follow-up period. Data collected included demographic characteristics, medical morbidities, musculoskeletal health and physical activity/active living measures of function reported pre-THR/TKR and then at the 12 and 24 month follow-up data collection intervals. Data were analysed using interferential statistical tests to compare within-individual and between-group differences in physical activity correlated during each follow-up interval.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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