Prevalnace of Knee Pain in Chronic Stroke Patients with Weight Bearing Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Background : Stroke is sudden loss of neurological function caused by an interruption of the blood flow to the brain. Stroke survivors experience a long-term balance and mobility problems. Generally the nonparetic limb bears more weight than the paretic limb; this is known as weight bearing asymmetry. Walkingdysfunction is most commonly reported limitation after stroke and can markedly affect independence,quality of life, and participation. As a resut of weight bearing asymmetry and persisting stroke-related gaitdeviations there can be development of secondary musculoskeletal complications.Materials & Methodology : A cross-sectional study with stroke (n=100) patient was done in duration of 6months. Patient with pain in knee before stroke, hemispatial neglect, who couldn’t follow verbal commands,unable to stand independently, were excluded. Weight bearing asymmetry was checked with the help of 2weighing scales. Pain was assessed with the help of McGill pain questionnaire.Results : It was found that mean age of patients was 52.89 years, mean height was 1.67, mean weight was65.18kgs, and mean BMI was 23.45 (normal). Mean time since stroke was 24.21 months, mean weight onright lower limb was 32.46 kg and mean weight on left lower limb was 32.26 kg and mean McGill pain scorewas 23.40. Correlation analyses revealed a moderate positive relationship between weight and weight onright lower limb (r=-0.51, p<0.01) also weight and weight on left lower limb (r=-0.57, p<0.01). A moderatenegative relationship between weight on right lower limb and weight on left lower limb (r=--0.41, p<0.01).Finally, it was found that out of 100 chronic stroke patients, 48 patients had knee pain in non-paretic limbwith weight bearing asymmetry.Conclusion : There is impact on knee joint in chronic stroke patient with weight bearing asymmetry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».