Using Surgical Appropriateness Criteria to Examine Outcomes of Total Knee Arthroplasty in a United States Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We determined outcomes for patients classified as appropriate, inconclusive, or inappropriate for total knee arthroplasty (TKA) using a modified version of a validated appropriateness algorithm. Outcome measurement was conceptualized as short-term postoperative change attributable primarily to surgery and rehabilitation (2 months) and as longer-term postoperative change and recovery (1 and 2 years). METHODS: Preoperative and yearly postoperative Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) function, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) symptoms and KOOS pain scores were examined for persons undergoing primary TKA in the Osteoarthritis Initiative. Multigroup, 2-piece latent growth curve modeling was used to determine differences in outcome variable changes for each group from presurgery to 2-months postsurgery, as well as over a 2-year postoperative period. RESULTS: Data from 167 persons with primary TKA were examined. Prevalence rates of appropriate, inconclusive, and inappropriate judgments were 47.9%, 20.8%, and 31.3%, respectively. The inappropriate group showed no change at 2 months following surgery, while appropriate and inconclusive groups had substantial improvement in all outcomes. One-year and 2-year postoperative recovery outcomes were not significantly different among the 3 groups. CONCLUSION: The inappropriate group was unchanged 2 months after surgery and on average improved by 2.3 WOMAC function points from presurgery to 1 year following surgery based on our models. Appropriate and inconclusive groups improved by an average of 19.8 WOMAC function points at 1-year postsurgery. These data provide a compelling case for consensus-building efforts to define eligibility criteria for TKA with the goals of reducing variation in patient selection and optimizing both change over time and final outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».