Predictive factors of functional mobility in adults with lower-limb amputation: A prognostic systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Lower-limb amputation (LLA) has a profound impact on functional mobility, which is essential for maintaining independence and quality of life. With a rising number of LLAs performed annually, particularly due to diabetes-related complications, understanding the factors that influence mobility outcomes is critical for optimizing rehabilitation strategies. This systematic review aimed to identify and evaluate prognostic factors associated with functional mobility in adults with LLA. A comprehensive literature search was conducted in PubMed, EMBASE, CINAHL, and Cochrane databases, supplemented by gray literature sources, following PRISMA-P guidelines. Eligible studies examined various prognostic factors affecting mobility outcomes, which were assessed for quality using the Quality In Prognosis Studies tool. Fourteen studies were included, encompassing prospective, retrospective, and cross-sectional designs. Identified prognostic factors were categorized into 4 key domains: sociodemographic, medical, physical function, and psychological. Age, sex, comorbidities, and level of amputation emerged as primary determinants of mobility, with psychological factors such as cognitive function and mental health also playing a significant role. Although higher amputation levels, older age, and multiple comorbidities were associated with reduced mobility, mental well-being and male sex were linked to better outcomes. Limited evidence was found regarding other potential predictors, including race/ethnicity, prosthetic use, balance, employment status, and activity level, highlighting the need for further high-quality research. These findings emphasize the importance of a multidimensional rehabilitation approach that considers both physical and psychological factors to enhance mobility and overall well-being in individuals with LLA.
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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 ».