퇴행성 무릎관절염 변증도구의 신뢰도 평가 및 무릎 ROM, VAS, WOMAC과의 상관관계에 대한 탐색적 연구
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To evaluate the pattern identification tool for knee osteoarthritis and to investigate the relationship between pattern identification tool and knee ROM (range of motion), VAS (visual analog scale) and WOMAC (Western Ontario & McMaster Universities osteoarthritis index). Methods We studied 50 patients who are diagnosed as degenerative osteoarthritis . With one patient dropping out, total of 49 patient went through pattern identification tool. Re-test of the pattern identification tool was implemented after about a week. The reliability was analyzed by calculating ICC (intraclass correlation coefficient). Also, reliability of each pattern identification score was calculated along with influence factor and correlation between knee ROM, VAS and WOMAC. Results Reliability of the pattern identification tool was evaluated as ‘poor agreement beyond chance’ with ICC value of 0.396. Reliablility of each pattern identification score was calculated and four out of five were measured ‘good’ with one ‘moderate’ reliability. Two of inter-item consistency were ‘good’, two were ‘acceptable’ and one was ‘questionable’. Correlation between each pattern identification and knee ROM showed ‘clear negative linear relationship’ with two patterns. VAS showed ‘clear positivie linear relationship’ with all five patterns. WOMAC showed ‘positivie linear relationship’ with all five patterns. Conclusions According to the results, pattern identification tool for knee osteoarthritis seems to have meaningful relationship with other agnedas. Also, further research is needed to develop the tool. (J Korean Med Rehabil 2019;29(3):113-128)
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».