Afspejler patient-rapporterede spørgeskemaer væsentlige aktivitetsproblematikker hos patienter med dupuytrens kontraktur?
Bibliographic record
Abstract
Baggrund Patient-rapporterede spørgeskemaer bliver ofte brugt til at undersøge patientperspektivet. Det er uklart om prædefinerede spørgsmål i patient-rapporterede spørgeskemaer kan evaluere aktivitetsudførelse hos patienter med svære fingerkontrakturer grundet Dupuytren og dermed informere planlægningen af de ergoterapeutiske interventioner. Formål At undersøge om de aktivitetsproblemer, som patienter med Dupuytrens kontraktur prioriterer før operationen, afspejles i de 7 patient-rapporterede spørgeskemaer, som ofte anvendes til denne patientgruppe. Metoder I dette eksplorative studie blev Canadian Occupational Performance Measure (COPM) anvendt til at undersøge aktivitetsudførelsen hos patienter med Dupuytrens kontraktur før operation. De oftest prioriterede aktivitetsproblemer blev identificeret og grupperet. Disse grupperede aktivitetsproblemer blev sammenholdt med prædefinerede spørgsmål vedr. aktivitetsudførelse i 4 regionsspecifikke og 3 sygdoms-specifikke spørgeskemaer med henblik på, om aktivitetsproblemerne blev identificeret i spørgsmålene. Resultater 56 patienter prioriterede 190 aktivitetsproblemer i COPM, disse blev fordelt på 55 grupper. Aktivitetsproblemer fra 15 af disse grupper blev nævnt af 5 eller flere patienter, resten var unikke aktivitetsproblemer. De grupperede aktivitetsproblemer blev afspejlet i flest spørgsmål i de sygdomsspecifikke patient-rapporterede spørgeskemaer sammenlignet med de regionsspecifikke spørgeskemaer. Flest blev fundet i det sygdomsspecifikke Dupuytren’s contracture Impact on Function - Centre Hospitalier de l’Université de Montréal (DIF-CHUM) og i det regionsspecifikke spørgeskema Patient-Rated Wrist Hand Evaluation (PRWHE). Konklusioner Grundet de mange forskellige og unikke aktivitetsproblemer er det vigtigt at tage hensyn til patientens individuelle perspektiv i planlægningen af den ergoterapeutiske intervention. Selvom patient-rapporterede spørgeskemaer kan give indikationer på, om patienten oplever aktivitetsproblemer, kan de ikke fange patientens brede perspektiv på problemer i forhold til aktivitetsudførelsen. COPM vurderes bedst egnet i planlægningen af en målspecifik og effektiv rehabilitering.
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 | 0.014 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.007 |
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".