Health-Related Quality of Life and Appropriateness of Knee or Hip Joint Replacement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We studied the association between explicit appropriateness criteria for total hip joint replacement (THR) and total knee replacement (TKR) with changes in health-related quality of life of patients undergoing these procedures. METHODS: Prospective observational study of 1576 consecutive patients with diagnoses of osteoarthritis on waiting lists to undergo THR or TKR. Explicit appropriateness criteria using the RAND appropriateness method were applied. Patients completed 2 questionnaires that measured health-related quality of life, the Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), before the procedure and 6 months afterward. RESULTS: Patients who were considered appropriate candidates for these procedures had greater improvements than those who were considered inappropriate candidates in all 3 WOMAC domains (pain, functional limitation, and stiffness; THR: 43.0, 40.6, and 40.4 vs 14.7, 19.1, and 15.9; TKR: 34.9, 32.5, and 30.2 vs 23.2, 18.9, and 17.1; P<.001 for all comparisons). Patients who underwent THR and were judged to be appropriate candidates had greater improvements in the physical function, role-physical, bodily pain, and social function domains of the SF-36 than those judged to be inappropriate candidates (34.4, 35.1, 33.1, and 26.6 vs 19.6, 9.2, 5.7, and 7.0; P = .04, P = .03, P < .001, and P < .001, respectively). Appropriate candidates for TKR demonstrated greater improvement in the social function domain of the SF-36 after the procedure than those deemed inappropriate candidates (19.9 vs 7.9; P = .004) but not in the other domains of functional status. CONCLUSIONS: These results suggest a direct relationship between explicit appropriateness criteria and better health-related quality-of-life outcomes after THR and TKR surgery. Our results support the use of these criteria for clinical guidelines or evaluation purposes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».