TOTAL DİZ PROTEZİ CERRAHİSİ SONRASI TELE-REHABİLİTASYON PROGRAMININ ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI: RANDOMİZE KONTROLLÜ ÇALIŞMA
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Çalışmamızın amacı; total diz protezi (TDP) cerrahisi sonrası tele-rehabilitasyon programı (TR-FTR) ve yüz yüze fizik tedavi ve rehabilitasyon programı (YY-FTR) alan bireylerde uygulanan protokolleri fiziksel ve fonksiyonel parametreler açısından karşılaştırmak ve tele-rehabilitasyon (TR) hizmeti alanların bu hizmetten memnuniyetlerini değerlendirmekti. Yöntem: TDP cerrahisi geçirmiş 37 birey randomize olarak TR-FTR ve YY-FTR grubu olacak şekilde ikiye ayrıldı. Çalışmaya dahil olan bireylerin diz eklem hareket açıklığı (D-EHA) universal gonyometre ile; fiziksel performansları “Zamanlı Kalk ve Yürü Testi”, “6 Dakika Yürüme Testi”, “5 Tekrarlı Otur-Kalk Testi” ile; fonksiyonellikleri “Western Ontario ve McMaster Üniversiteleri Osteoartrit İndeksi” (WOMAC) ile, egzersiz programına uyumu ise “Egzersize Uyum Derecelendirme Ölçeği” ile değerlendirildi. TR-FTR’ye katılanlara “Tele-Sağlık Kullanılabilirlik Anketi” ve “Tele-Tıp Memnuniyet Anketi” uygulandı. Her iki gruba uygulanan testler ve anketler yüz yüze olarak yapıldı. Sonuçlar: Her iki grubun da tedavi sonrası D-EHA aktif ve pasif ölçümlerinde (pasif diz ekstansiyonu hariç) (p
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.004 |
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".