Standardizing Physical Activity Monitoring in Patients With Degenerative Lumbar Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Degenerative thoracolumbar disorders (DTDs) typically cause pain and functional impairment. However, little is known regarding the DTD impact on patient's real-life physical activity. The objective of this study is to validate a wearable measure of physical activity monitoring in patients with DTD and to create gender- and sex-specific performance thresholds that are standardized to the mean of a control population. METHODS: A commercially available smartwatch (Apple Watch) was used to monitor preoperative physical activity in patients undergoing surgery for DTD. Mean preoperative physical activity 2 weeks before the scheduled surgery was expressed as raw step count. Standardized z-scores were referenced to age- and sex-specific values of a control population from a large public database. Step counts were assessed for convergent validity with established patient-reported outcome measures, and impairment in activity was stratified into performance groups based on z-score cutoff values. RESULTS: Sixty-five patients (62% female) with a mean (±SD) age of 63.8 (±12.8) years had a mean preoperative daily step count of 5556 (±3978). Physical activity showed significant correlation with patient-reported outcome measures, including Oswestry disability index (r = -0.26, 95% CI: -0.47-0.01), 36-Item Short Form Survey Physical Component Summary score (r = 0.30, 95% CI: 0.06-0.51), and Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Physical Function (r = 0.49, 95% CI: 0.27-0.65). "No," "Mild," "moderate," and "severe impairment" in activity performance were defined as corresponding z-scores of >0, 0 to -0.99, -1 to -1.99, and ≤-2, accounting for 22%, 34%, 40%, and 5% of the study population. Each one-step category increase in activity impairment resulted in increased subjective disability as measured by the Oswestry Disability Index, 36-Item Short Form Survey Physical Component Summary, and Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Physical Function (all P -values <.05). CONCLUSION: We establish the first wearable objective measure of real-life physical activity for patients with DTD, with the first age- and sex-adjusted standard scores to enable clinicians and researchers to set treatment goals and directly compare activity levels between individual patients with DTD and normal controls.
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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 ».