Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The knee pain is the main reason of getting acupuncture treatment. In order to have confidence in the results of a study, it is necessary to establish that questionnaire is both valid and reliable in questionnaire related study. The aim of this study was to review the instruments that are currently in sue for assessing the knee joint. Methods: A literature study was performed to choose appropriate scales for assessment for pain and the function of the knee. Theoretically based scales were selected for review. Therefore, 18 scales for knee and 9 scale for pain were reviewed. the status of scales involved in knee treatment of acupuncture throughout several countries was evaluated. Results & Conclusion: Lysholm Knee Scoring Scale, Cincinnati knee rating system(CKRS) are adequate for ligament injury in knee. International Knee Documentation Committee scoring system(IKDC) may become a publication requirement for journals in view of the international standing of the committee. The available outcome measure for use in osteoarthritis are Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index(WOMAC), Lequesne Functional Severity Index(LFI) and Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score(KOOS), and in rheumatoid arthritis are McMaster-Toronto Arthritis patient function preference questionnaire(MACTAR), Quality of Life-Rheumatoid Arthritis Scale(QoL-RA Scale). Visual analog scale(VAS), verbal rating scale(VRS) are commonly used for the standard pain scale. For long term follow-up study The Medical Outcomes Study Short Form-36(SF-36), Arthritis Impact Measurement Scales(AIMS), Health Assessment Questionnaire(HAQ) should be included. Each measurement has its own composition and characteristics. Their validity, reliability, responsiveness and practical characteristics were already evaluated. We found 20 domestic and 28 overseas papers about knee treatment using acupuncture assessed with knee scales.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».