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Enregistrement W4399441829 · doi:10.1080/09638288.2024.2360044

Prognostic factors of nonsurgical intervention outcomes for patients with frozen shoulder: a retrospective study

2024· article· en· W4399441829 sur OpenAlexaff
Laura De Cristofaro, Fabrizio Brindisino, Davide Venturin, Arianna Andriesse, Leonardo Pellicciari, Antonio Poser

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyMedicinePhysical therapyIntervention (counseling)Frozen shoulderSurgeryRange of motionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to investigate the correlation between mental and physical health-related quality of life and the outcomes of conservative treatment in patients with frozen shoulder (FS). METHODS: This was a two-center retrospective study. It included 84 consecutive patients who underwent a 3-month treatment comprising education, physical therapy, and corticosteroid-anesthetic injections. Changes in range of motion (ROM) and Shoulder Pain and Disability Index (SPADI) scores, measured at baseline and after 3 months, were selected as dependent variables. Data on age, sex, Body Mass Index, duration of symptoms, dominant affected limb, and Short Form-36 (SF-36) subscales were gathered at baseline and investigated as prognostic factors. Backward stepwise regression models were used to identify significant associations. RESULTS: At 3-month follow-up, all the patients showed significant improvement. Higher SF-36 General Health, Mental Health and Social Functioning scores at baseline were associated with a greater beneficial change in ROM and SPADI. In contrast, lower SF-36 Bodily Pain and Role Emotional scores were found to be associated with greater improvement. CONCLUSION: The study findings indicate that the self-perceived mental and physical health of patients have a significant impact on both subjective and objective clinical outcomes and healthcare professionals should take these aspects into account. LEVEL OF EVIDENCE: .

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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