Use of the HOAC II in the management of a complex patient with osteoporosis and multiple traumatic fractures
Notice bibliographique
Résumé
This study uses the Hypothesis-Oriented Algorithm for Clinicians II (HOAC II) to describe the physical therapy (PT) management of a patient with osteoporosis is and multiple delayed healing traumatic fractures. Case Description: A 59-year-old female presented with multiple pain areas after a motor vehicle accident that resulted in vertebral, pelvic, rib, and radial fractures. At initial presentation, the fractures had not fully healed, and the patient had a diagnosis of post-concussion syndrome with some cognitive deficits as measured by the Montreal Cognitive Assessment. The patient was limited in functional ability according to the Functional Gait Assessment and the Modified Oswestry Lower Back Pain Questionnaire (OSW). Interventions: The patient received PT intervention as reasoned via the HOAC II method in order to determine the best approach given the hypothesized cause of the patient's impairments. Outcomes: Some improvements in strength and subjective reports of improved mobility were noted, however, the patient showed no clinically important change in level of disability according to the OSW. Discussion: The HOAC 11 model is a useful means of approaching the clinical decision making process of a complex patient because it provides a step-by-step guide for handling multiple patient problems and accounting for changes in patient presentation throughout an episode of care. In a patient case with less than optimal outcomes, the model is a framework in which the student therapist can reason through the weaknesses in the approach and propose specific changes that could improve the patient's quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».