The effect of preoperative training on functional recovery in patients undergoing total knee arthroplasty: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A meta-analysis to evaluate the efficacy of preoperative training on functional recovery in patients undergoing total knee arthroplasty. METHOD: Randomized controlled trials (RCTs) about relevant studies were searched from PubMed (1996-2017.4), Embase (1980-2017.4), and the Cochrane Library (CENTRAL 2017.4). Nine studies which evaluated the effect of preoperative training on functional recovery in patients undergoing TKA were included in our meta-analysis. Meta-analysis results were collected and analyzed by Review Manager 5.3 (Copenhagen: The Nordic Cochrane Center the Collaboration 2014). RESULTS: Nine studies containing 777 patients meet the inclusion criteria. Our pooled data analysis indicated that preoperative training was as effective as the control group in terms of visual analogue scale(VAS) score at ascend stairs (P = 0.41) and descend stars (P = 0.80), rang of motion (ROM) of flexion (P = 0.86) and extension (P = 0.60), short form 36 (SF-36) of physical function score (P = 0.07) and bodily pain score (P = 0.39), western Ontario and Macmaster universities osteoarthritis index (WOMAC) function score (P = 0.10), and time up and go (P = 0.28). While differences were found in length of stay (P < 0.05). CONCLUSIONS: Our meta-analysis demonstrated that preoperative training have the similar efficacy on functional recovery in patients following total knee arthroplasty compared with control group. However, high quality studies with more patients were needed in future.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».