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Enregistrement W4289751946 · doi:10.17615/cqbh-vv64

Level of participation in physical therapy or an internet-based exercise training program: associations with outcomes for patients with knee osteoarthritis

2019· article· en· W4289751946 sur OpenAlexaboutno aff
Todd A. Schwartz, Megan Pignato, Carla Hill, Liubov Arbeeva, Leigh F. Callahan, Kelli D. Allen, Kim M. Huffman, Bryan C. Heiderscheit, Adam P. Goode, Jennifer Cooke, Herbert H. Severson, Yvonne M. Golightly

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPatient-Centered Outcomes Research InstituteNational Institute on AgingUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of Wisconsin-MadisonH2020 European Research CouncilCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésOsteoarthritisPhysical therapyThe InternetTraining (meteorology)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyAlternative medicineComputer scienceWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To examine whether number of physical therapy (PT) visits or amount of use of an internet-based exercise training (IBET) program is associated with differential improvement in outcomes for participants with knee osteoarthritis (OA). Methods A secondary analysis was performed using data from participants in 2 arms of a randomized control trial for individuals with symptomatic knee OA: PT (N = 135) or IBET (N = 124). We examined associations of number of PT visits attended (up to 8) or number of days the IBET website was accessed during the initial 4-month study period with changes in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) total, pain and function subscales, as well as a 2-min Step Test, at 4-month and 12-month follow-up. Results Participants with more PT visits experienced greater improvement in WOMAC total score (estimate per additional visit = − 1.18, CI 95% = − 1.91, 0.46, p < 0.001) and function subscore (estimate = − 0.80, CI 95% = − 1.33, − 0.28, p < 0.001) across follow-up periods. For WOMAC pain subscale, the association with number of PT visits varied significantly between 4- and 12-month follow-up, with a stronger relationship at 4-months. There was a non-significant trend for more PT visits to be associated with greater improvement in 2-min Step Test. More frequent use of the IBET website was not associated with greater improvement for any outcome, at either time point. Conclusion Increased number of PT visits was associated with improved outcomes, and some of this benefit persisted 8 months after PT ended. This provides guidance for PT clinical practice and policies. Trial registration NCT02312713 , posted 9/25/2015.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2019
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