Profile of long term degenerative hip disease patients / by Shannon Andersen. --
Notice bibliographique
Résumé
The purpose ofthis study was to profile and determine the relationships among activity level, age, health status, quality of life, walking capacity and severity of degeneration in 54 (mean age 54.91 ? 16.97, range 26 to 86) long term degenerative hip disease (DHD) patients. \nThe relationships of these variables with respect to five classifications of DHD (derived from a medical assessment as to the origin of the disease) were also examined, and various coping strategies utilized to manage the disease were documented. Radiological and historical data, the \nShort Form 36 (SF-36) Health Status Questionnaire, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), a set of interview questions, a six-minute walk test, and a seven day diary were used to obtain the data on each variable. Six correlations (p < 0.05; r > ? 0.50) were produced, the strongest of which (r = -0.73) was between health status (SF-36) and physical functioning (SF-36). Physical functioning also best predicted walking capacity. \nThree of the seven variables (age, general health (SF-36), and severity of degeneration) were significantly different among the groups. Analgesics were the coping strategy most recorded for both one-time usage and over a seven day period. Long-term DHD sufferers must survive with the daily limitations of their disease until surgery is warranted. Pain, stiffness and physical dysfunction associated with DHD, which are intermittent by nature, require the use of coping strategies to manage the symptoms, and help patients survive on a day to day basis. It would appear that, in this preliminary study, the DHD patients are surviving with this disease on a long \nterm basis. Further longitudinal research is required to examine how these patients function over time. The results from this study give concrete evidence to physicians and DHD sufferers themselves on how other, similar long term patients have managed on a day to day basis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».