Do Impairments Predict Hand Dexterity After Distal Radius Fractures? A 6-Month Prospective Cohort Study
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».