Examining patient activation and other factors associated with changes in pain and function following best evidence osteoarthritis care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The primary objective was to examine baseline patient activation as a prognostic factor for changes in pain and function following participation in an osteoarthritis management program. The secondary objective was to examine other prognostic factors from existing literature (e.g. employment, functional performance, depression, comorbidities). Method: One-hundred-and-eleven participants with knee osteoarthritis were assessed at 0-, 12- and 26-weeks in this prospective clinical cohort. Demographic variables, timed-up-and-go (TUG), patient activation measure (PAM-13), Depression Anxiety Stress Scale and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) were collected. Multivariable linear regression examined relationships between prognostic factors and pain and function at 12- and 26-weeks. Results: Complete 12- and 26-week data were available for 89 and 74 participants respectively, 66 % female, 66.8 (SD 10.0) years, 74 % unemployed, 66 % finished high school or higher, 12 % on joint arthroplasty waitlists. Baseline PAM-13 scores were not associated with changes in pain or function at 12- or 26-weeks. Employment status (β = 9.17 (95 % CI 2.11, 16.24), p = 0.01) and TUG (β = -1.20 (95 % CI -1.91, -0.49), p < 0.01) were associated with changes in pain at week-12. Employment status (β = 11.60 (95 % CI 5.31, 17.90), p < 0.01) and TUG (β = -1.10 (95%CI -1.78, -0.43), p < 0.01) were associated with 12-week function. Baseline TUG (β = -1.32 (95 % CI -2.40, -0.23), p = 0.02) was associated with week-26 WOMAC function. Conclusions: Baseline PAM-13 scores were not associated with changes in pain and function at any timepoint. Employment status and TUG were associated with changes in pain and function at 12-weeks, TUG was associated with 26-week function.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».