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Enregistrement W3083795403 · doi:10.7717/peerj.9903

Assessment of postoperative health functioning after knee arthroplasty in relation to pain catastrophizing: a 6-month follow-up cohort study

2020· article· en· W3083795403 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Terradas‐Monllor, Mirari Ochandorena‐Acha, Julio Salinas-Chesa, Sergi Ramírez, Héctor Beltrán-Alacreu

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWOMACOsteoarthritisMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)Pain catastrophizingArthroplastyCohortKnee painCohort studyChronic painSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knee arthroplasty (KA) is a typically successful surgical procedure commonly performed to alleviate painin participants with end-stage knee osteoarthritis. Despite its beneficial effects, a significant proportion of individuals with KA continue experiencing persistent pain and functional limitations. The purpose of this study was to assess the postoperative outcomes after KA in relation to postoperative pain catastrophizing. METHODS: Participants were recruited at a domiciliary physiotherapy service, using a prospective, observational, hypothesis-generating cohort design. Participants were divided into two groups based on their Pain Catastrophizing Scale (PCS) total score (50th percentile), which resulted in high and low PCS groups. The primary outcome measure was the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). In addition, quality of life, walking speed, physical performance, range of motion, and pain were measured. Outcome measures were collected at baseline (1 week postoperatively) and at follow-up (1, 3, and 6 months postoperatively). RESULTS: > 0.05). CONCLUSION: The results of the present study suggest that participants with high postoperative pain catastrophizing might have poorer outcomes during the rehabilitation process after KA. Future work should seek to clarify if this relationship is causal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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