Knee-ankle-foot orthoses for treating posterior knee pain resulting from genu recurvatum: Efficiency, patients' tolerance and satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficiency of knee-ankle-foot orthoses for treating painful genu recurvatum, and to determine users' tolerance and satisfaction. PATIENTS: Patients included in the study had a genu recurvatum during the stance phase, confirmed by a medical doctor on physical examination. A total of 27 patients with 31 knee-ankle-foot orthoses were included. METHODS: The main outcome was scored on a verbal numerical rating scale (VNRS) before and at least 3 months after a knee-ankle-foot orthosis was fitted, and scored on a verbal numerical pain rating scale (VRS). Secondary outcomes were rated with the Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology (QUEST). RESULTS: After fitting the knee-ankle-foot orthosis, the median VNRS pain score decreased from 85/100 to 25/100 (p ≤ 0.001) and the description of pain on the VRS decreased from "extreme" to "mild" (p ≤ 0.001). The QUEST total score was 4.0. CONCLUSION: Treating a painful genu recurvatum with a knee-ankle-foot orthosis reduced the pain efficiently whatever the patients' diagnosis, and high scores were obtained for patients' satisfaction.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».