Self‐Reported Knee Instability Before and After Total Knee Replacement Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence and burden of pain and activity limitations associated with retaining presurgery self-reported knee instability 6 months after total knee replacement (TKR) surgery and to identify early potentially modifiable risk factors for retaining knee instability in the operated knee after TKR surgery. METHODS: A secondary analysis was performed using measures obtained from 390 participants undergoing primary unilateral TKR and participating in a randomized clinical trial. Self-reported knee instability was measured using 2 items from the Activities of Daily Living Scale of the Knee Outcome Survey. Outcome measures were knee pain (range 0-20) and physical function (range 0-68) on the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), stair-climb power, 50-foot walk time, knee range of motion, and isometric knee flexion and extension strength. RESULTS: In this study, 72% of participants reported knee instability just prior to surgery, with 32% retaining instability in the operated knee 6 months after surgery. Participants retaining operated knee instability had significantly more knee pain and activity limitations 6 months after surgery, with mean ± SD WOMAC scores of 4.8 ± 3.7 and 17.5 ± 11.1, respectively, compared to participants without knee instability, with 2.9 ± 3.1 and 9.8 ± 9.2. The multivariable predictor model for retained knee instability included a high comorbidity score (>6), low stair-climb power (<150 watts), more pain in the operated knee (>7 of 20), and younger age (<60 years). CONCLUSION: Self-reported knee instability is highly prevalent before and after TKR surgery and is associated with a considerable burden of pain and activity limitation in the operated knee. Increasing lower extremity muscle power may reduce the risk of retaining knee instability after TKR surgery.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».