The kneeling test is a valid method of assessing kneeling tolerance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: No quantitative test exists to reliably assess kneeling tolerance before and after surgery. The aim of this study was to validate a kneeling test, designed to quantify kneeling tolerance. METHOD: A total of 179 participants (324 knees) were enrolled into the study, including 124 asymptomatic knees, 98 with osteoarthritis (OA), 85 following total knee arthroplasty (TKA) and 17 following anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). Patients were asked to kneel on a custom-built platform on a soft, firm and hard surface, at both 90° and 110° of knee flexion. A kneeling score of 0-100 was established for 90° and 110° with 100 being a complete absence of pain or discomfort. A linear mixed model with random intercept was used to estimate differences between conditions (healthy, OA, ACLR and TKA). Pearson's correlation coefficient was used to test the strength of the association between the kneeling test and the forgotten joint score (FJS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score. Test-retest reliability was estimated by the intraclass correlation coefficient (ICC). RESULTS: . The kneeling test demonstrated construct validity, with a moderately strong correlation observed between the kneeling test and the FJS and the WOMAC at 90° (FJS 0.474 [95%CI: 0.357, 0.577], WOMAC - 0.503 [- 0.389, - 0.602]) and 110° (FJS 0.579 [95% CI: 0.479, 0.665], WOMAC - 0.648 [- 0.560, - 0.722]). The ICC for the kneeling test at 90° and 110° was 0.843 (95% CI: 0.745, 0.905) and 0.926 (95% CI: 0.877, 0.956), respectively. CONCLUSIONS: The kneeling test is a valid technique to quantitatively determine kneeling tolerance. It can aid in the assessment and modification of current surgical techniques to improve patient outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».