Do Impairments Predict Hand Dexterity After Distal Radius Fractures? A 6-Month Prospective Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship of routinely measured grip and motion measures may be related to hand dexterity. This has not yet been thoroughly examined following a distal radius fracture (DRF). The purpose of this study was to investigate if impairments in range of motion (ROM) and grip strength predict hand dexterity 6 months following a DRF. METHODS: Patients with DRFs were recruited from a specialized hand clinic. Hand grip was assessed with a J-Tech dynamometer; ROM was measured using standard landmarks and a manual goniometer. Multiple regression analyses were performed to identify whether potential predictors (grip, ROM, age, hand dominance, and sex) were associated with 3-month or 6-month outcomes in large- and small-object subtests of the NK dexterity test in the affected hand. RESULTS: Age, sex, and arc motion for radial-ulnar deviation were significant predictors of large-object hand dexterity explaining the 23% of the variation. For small-object hand dexterity, age and flexion-extension arc motion were significant predictors explaining 11% of the variation at 3 month after the fracture (n = 391). At 6 months post injury (n = 319), grip strength, arc motion for flexion-extension, and age were found to be significant predictors of large-object dexterity explaining 34% of the variance. For the small objects, age, grip strength, sex, and arc motion of radial-ulnar deviation explained 25% of the variation. CONCLUSIONS: Although this confirms that the impairments in ROM and grip that occur after a DRF can explain almost one-third of the variation in hand dexterity, it also suggests the need for dexterity testing to provide more accurate assessment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle