Development of a decision aid to address racial disparities in utilization of knee replacement surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies suggest that poorer knowledge and expectations about surgical outcomes may be responsible for low rates of total knee replacement (TKR) among African American males. The goal of this study was to pilot test the scope, acceptability, and efficacy of an educational videotape and tailored TKR decision aid designed to reduce disparities in TKR knowledge and expectations. METHODS: African American and Caucasian male veteran volunteers ages 55-85 years with moderate to severe knee osteoarthritis (OA) were recruited. During group meetings, patients viewed a video about knee OA treatments and were provided a personalized arthritis report that presented predicted patient outcomes should they decide to undergo TKR. Patients completed baseline and postintervention questionnaires that included an adapted Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) instrument to measure post-TKR expectations (0-100 scale with higher scores reflecting poorer outcomes). RESULTS: A total of 102 patients (54 African American, 48 Caucasian) completed the baseline survey and 64 patients attended the intervention. There were no significant differences by race between patients completing and those dropping out of the study. At baseline (n = 102), African American patients expressed lower expectations about post-TKR outcomes than did Caucasian patients for both pain (WOMAC score 41 versus 34; P = 0.18) and physical function expectations (WOMAC score 38 versus 30; P = 0.13). Among African Americans who underwent the intervention, expected pain and physical function improved to 31 (P = 0.04 versus baseline) and 30 (P = 0.09 versus baseline), respectively. Caucasian patients' expectations changed little. CONCLUSION: Disparities in baseline knowledge and expectations about TKR may be improved with the combined educational video and tailored decision aid.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».