Korrelation von Timed-up & go Test zu WOMAC Fragebogen bei Patienten nach Knie-Totalendoprothesen am Beginn und am Ende einer 3-wöchigen stationären Rehabilitation
Bibliographic record
Abstract
Für die Verlaufsdokumentation einer stationären Rehabilitation ist die Bestimmung der Ergebnisqualität von großer Bedeutung. International wird dabei für Patienten nach Knieoperationen ein vom Patienten auszufüllender Fragebogen gemeinsam mit einem klinischen Test verwendet. In unserer Klinik verwenden wir u.a. den Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) als Fragebogen und als klinischen Funktionstest unter anderem den Timed-up-and-go Test (TUAG). Neben der Frage, ob diese beiden Parameter sich zur Verlaufsdokumentation eignen, untersuchten wir auch den Zusammenhang zwischen diesen beiden Tests. Methodik: Während der ersten beiden Tage des stationären Aufenthaltes wurde der 1. WOMAC ausgefüllt und der 1. TUAG durchgeführt. Der 2. Test fand in den letzten beiden Tagen der 3-wöchigen stationären Rehabilitation statt. Die Werte von 500 zufällig ausgewählten Patienten während des Zeitraumes zwischen Oktober 2011 und Mai 2012 wurden zur Berechnung herangezogen. Die stationäre Reha begann durchschnittlich 2–3 Wochen post OP. Resultat: TUAG 1 dauerte im Durchschnitt 15,6s (SD 6,8; min 5s, max. 49s). TUAG 2 dauerte mit 10,9s (SD 4,9) signifikant geringer. WOMAC 1 zeigte im Summenwert ebenfalls eine signifikante Verbesserung von durchschnittlich 93 Punkten (SD 54,8) auf 61 Punkten (SD 42,8). Die Pearson Korrelation zwischen TUAG 1 und TUAG 2 betrug 0,6; die Korrelation zwischen WOMAC-Summe 1 und 2 betrug 0,59. Zwischen Fragebogen und Funktionstest zeigten sich keine signifikanten Korrelationen. Konklusion: Sowohl mit dem Fragebogen (WOMAC), als auch mit dem Funktionstest (TUAG) konnte der Verlauf gut dokumentiert werden und es zeigten sich signifikante Verbesserungen. Einen statistischen Zusammenhang zwischen den beiden Parameter konnten wir jedoch nicht zeigen. Es ist also davon auszugehen, dass diese beiden benchmarks unterschiedliche Parameter darstellen und daher beide ihre Berechtigung in der klinischen Berichterstattung haben.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".