Long‐term outcomes and costs of an integrated rehabilitation program for chronic knee pain: A pragmatic, cluster randomized, controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chronic joint pain is a major cause of pain and disability. Exercise and self-management have short-term benefits, but few studies follow participants for more than 6 months. We investigated the long-term (up to 30 months) clinical and cost effectiveness of a rehabilitation program combining self-management and exercise: Enabling Self-Management and Coping of Arthritic Knee Pain Through Exercise (ESCAPE-knee pain). METHODS: In this pragmatic, cluster randomized, controlled trial, 418 people with chronic knee pain (recruited from 54 primary care surgeries) were randomized to usual care (pragmatic control) or the ESCAPE-knee pain program. The primary outcome was physical function (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC] function), with a clinically meaningful improvement in physical function defined as a ≥15% change from baseline. Secondary outcomes included pain, psychosocial and physiologic variables, costs, and cost effectiveness. RESULTS: Compared to usual care, ESCAPE-knee pain participants had large initial improvements in function (mean difference in WOMAC function -5.5; 95% confidence interval [95% CI] -7.8, -3.2). These improvements declined over time, but 30 months after completing the program, ESCAPE-knee pain participants still had better physical function (difference in WOMAC function -2.8; 95% CI -5.3, -0.2); lower community-based health care costs (£-47; 95% CI £-94, £-7), medication costs (£-16; 95% CI £-29, £-3), and total health and social care costs (£-1,118; 95% CI £-2,566, £-221); and a high probability (80-100%) of being cost effective. CONCLUSION: Clinical and cost benefits of ESCAPE-knee pain were still evident 30 months after completing the program. ESCAPE-knee pain is a more effective and efficient model of care that could substantially improve the health, well-being, and independence of many people, while reducing health care costs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».