Do Sociodemographic Factors Relate to Walking Ability in Individuals Who Underwent Total Knee Arthroplasty?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Knee osteoarthritis is one of the most common health problems in older adults and total knee arthroplasty (TKA) is able to improve walking ability in these individuals. There have been few studies investigating whether sociodemographic factors influence walking ability after TKA. The aim of this study was to examine which sociodemographic factors relate to walking ability in Japanese older adults following TKA during the acute stage of recovery. METHODS: This prospective cohort study included 388 participants, from a multicenter database, who underwent TKA. The Timed Up and Go test 2 weeks after TKA was the dependent variable. Sociodemographic factors including age, sex, body mass index, marital status, and academic qualification were independent variables. In addition, type of surgery and severity of osteoarthritis were measured as confounding variables. A hierarchical multiple regression analysis was used to predict the factors that have the greatest influence on walking ability. Models were examined with and without confounding factors. RESULTS AND DISCUSSION: In the final regression model, older age, conventional TKA approaches, increased severity of Kellgren-Lawrence grade, and women were associated with longer Timed Up and Go time. Academic qualification and marital status were not related to walking ability. CONCLUSIONS: Our results suggest that age, type of surgery, severity of osteoarthritis, and sex are related to Timed Up and Go time during the acute stage following TKA and need to be assessed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».