The Influence of Kinesiophobia and Pain Catastrophizing on Disease-Specific Quality of Life in Patients With Recurrent Patellofemoral Instability
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Banff Patellofemoral Instability Instrument 2.0 (BPII 2.0) is a disease-specific, quality of life patient-reported outcome measure (PROM) that is valid and reliable in patients with recurrent lateral patellofemoral instability (LPI). Quality of life encompasses the physical, emotional, and psychological aspects of patient functioning and recovery. Purposes: To concurrently validate the BPII 2.0 to the Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK-11), the Pain Catastrophizing Scale (PCS), and the Anterior Cruciate Ligament–Return to Sport after Injury Scale (ACL-RSI) in patients presenting with recurrent LPI and to assess baseline values for the PROMs in patients with LPI. Study Design: Cohort study (Diagnosis); Level of evidence, 2. Methods: A total of 107 consecutive patients with recurrent LPI were assessed between January and October 2021. Patients completed the BPII 2.0, TSK-11, PCS, and ACL-RSI. A Pearson r correlation coefficient was employed to examine relationships between the PROMs. Baseline values, as well as floor and ceiling effects and Cronbach alpha, were assessed for all PROMs. Results: All 107 patients completed the 4 PROMs. Patients included 28 men (26.2%) and 79 women (73.8%), with a mean (SD) age of 25.7 (9.8) years. The mean (SD) age at first dislocation was 14.8 (6.3) years. The TSK-11, PCS, and ACL-RSI were all statistically significantly correlated with the BPII 2.0 ( P < .01; 2-tailed), with moderate correlations ( r = -0.361-0.628) The R 2 values indicated an overlap of the constructs measured by the PROMs. Conclusion: A statistically significant correlation was evident between the BPII 2.0 and the other PROMs. The BPII 2.0 does not explicitly measure kinesiophobia or pain catastrophizing; however, the significant statistical relationship of the TSK-11 and PCS to the BPII 2.0 suggests that this information is being captured and reflected.
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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 | 0,002 | 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 ».