The STAK tool: evaluation of a new device to treat arthrofibrosis and poor range of movement following total knee arthroplasty and major knee surgery
Notice bibliographique
Résumé
Aims This study aims to evaluate a new home medical stretching device called the Self Treatment Assisted Knee (STAK) tool to treat knee arthrofibrosis. Methods 35 patients post-major knee surgery with arthrofibrosis and mean range of movement (ROM) of 68° were recruited. Both the STAK intervention and control group received standard physiotherapy for eight weeks, with the intervention group additionally using the STAK at home. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Oxford Knee Scores (OKS) were collected at all timepoints. An acceptability and home exercise questionnaire capturing adherence was recorded after each of the interventions. Results Compared to the control group, the STAK intervention group made significant gains in mean ROM (30° versus 8°, p < 0.0005), WOMAC (19 points versus 3, p < 0.0005), and OKS (8 points versus 3, p < 0.0005). The improvements in the STAK group were maintained at long-term follow-up. No patients suffered any complications relating to the STAK, and 96% of patients found the STAK tool ‘perfectly acceptable’. Conclusion The STAK tool is effective in increasing ROM and reducing pain and stiffness. Patients find it acceptable and adherence to treatment was high. This study indicates that the STAK tool would be of benefit in clinical practice and may offer a new, cost-effective treatment for arthrofibrosis. Cite this article: Bone Joint Open 2020;1-8:465–473.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».