Artroskopik rotator manşet onarımı yapılan hastalarda klinik sonuçları ayırt etmek için hastalığa özgü yaşam kalitesine yönelik optimum kesme puanları
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Identifying a cut-off score would be useful in detecting improvements in disease-specific quality of life (DS-QoL) in patients with arthroscopic rotator cuff repair (ARCR). The aim of this study was to identify clear cut-off values for the Western Ontario Rotator Cuff Index (WORC) score. In addition, the ability of these cut-off scores to predict DS-QoL level was investigated. Method: A total of 38 ARCR patients were included in this cross-sectional study. Patients were assessed using the Constant-Murley and WORC scores following 12 weeks of physiotherapy. Pearson correlation coefficients were used to analyse the relationship between these scores. The WORC cut-off scores representing excellent and good DS-QoL were calculated on the basis of the Constant score. The ability of the these cut-offs to predict the level of DS-QoL was examined using logistic regression analysis. Results: The WORC cut-off scores of 87.5 and 79.5 were found to be excellent and good level of DS-QoL. Participants with WORC scores above these cut-offs have a 1.25 and 1.74 times higher level of DS-QoL, respectively. Conclusion: The success of physiotherapy and ARCR could be assessed using the identified cut-off scores. It seems necessary to use more specific interventions for patients not meeting the WORC cut-off scores in order to improve DS-QoL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».