Mobility and satisfaction with a microprocessor-controlled knee in moderately active amputees: A multi-centric randomized crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Microprocessor-controlled knees are generally prescribed and reimbursed for active amputees. Recent studies suggested that this technology could be useful for amputees with moderate activity level. We compared the efficiency of a microprocessor-controlled knee (MPK, Kenevo, Otto Bock) and non-MPKs (NMPKs) in these indications. METHODS: A multi-centric randomized crossover trial was conducted in 16 hospitals from 3 European countries. Participants were randomized to an MPK-NMPK sequence, testing the MPK for 3 months and the NMPK for 1 month, or to an NMPK-MPK sequence, testing the NMPK for 1 month and the MPK for 3 months. Dynamic balance, the main criteria, was assessed with the Timed-Up and Go test (TUG), functional mobility with the Locomotor Capability Index (LCI-5), quality of life with the Medical Outcomes Study Short Form 36 v2 (SF-36v2) and satisfaction with the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology 2.0. The occurrence of falls was monitored during the last month of trial. Analysis was by intent-to-treat and per-protocol (PP). RESULTS: We recruited 35 individuals with transfemoral amputation or knee disarticulation (27 males; mean age 65.6years [SD 10.1]). On PP analysis, dynamic balance and functional mobility were improved with the MPK, as shown by a reduced median TUG time (from 21.4s [Q1-Q3 19.3-26.6] to 17.9s [15.4-22.7], P=0.001) and higher mean global LCI-5 (from 40.4 [SD 7.6] to 42.8 [6.2], P=0.02). Median global satisfaction score increased (from 3.9 [Q1-Q3 3.8-4.4] to 4.7 [4.1-4.9], P=0.001) and quality of life was improved for the mental component summary of the SF-36v2 (median score from 53.3 [Q1-Q3 47.8-60.7] to 60.2 [51.6-62.6], P=0.03) and physical component summary but not significantly (mean score from 44.1 [SD 6.3] to 46.3 [7.0], P=0.08). Monitoring of adverse events including falls revealed no differences between both assessed devices. CONCLUSION: This study enhances the level of evidence to argue equal opportunity for all individuals with transfemoral amputation or knee disarticulation, regardless of their mobility grade, to be provided with appropriate prostheses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».