Nurse Practitioner Led Identification and Treatment of Knee Pain Severity Based on Evidence Classification Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Title: Nurse Practitioner Led Identification and Treatment of Knee Pain Severity Based on Evidence Classification Protocols Background: Knee pain has become the 10th leading office visit in the United States. Prevalence of knee pain has increased 65% in the past 20 years accounting for approximately 4 million clinic visits every year. One out of five men and one out of four women in the United States suffers from knee pain. Treatment protocols in actuality are based on physical therapy, pharmacological treatment, or surgical management. However, research has demonstrated that knee pain and progression of knee related illnesses may be prevented by diet, weight control, knee exercises, and early treatment intervention. Purpose of Project: a) To determine the level of knee pain severity after administration of the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) questionnaire; b) To increase knee pain management knowledge by at least 50% in a 2-month period. EBP Model/ Framework: The John Hopkins Model was used to guide this project. Evidence Based Intervention(s): The WOMAC questionnaire was provided to every patient presenting to the clinic with a complaint of knee pain. Printed material on knee pain management and resources were provided based on WOMAC Scores. Evaluation/ Results: A total of eighteen patients received knee pain management educational material. Fourteen respondents expressed an increase in knowledge on how to properly manage knee pain. One respondent expressed no benefit, and three respondents were not able to be reached by phone. Implications on Practice: Early non-surgical interventions may contribute to prevention and a better management of knee pain. Early detection and management will improve quality of life, decrease progression, and decrease clinic visits. Conclusion: The WOMAC instrument is a reliable and validated tool that has been utilized in numerous research trials as an assessment tool for different knee conditions. Implementation of the WOMAC tool on a primary care facility will assist on obtaining specific information related to knee pain to ensure that patients are provided with the most up to date research information.
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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 | 0,097 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».