Variation in age and physical status prior to total knee and hip replacement surgery: A comparison of centers in Australia and Europe
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether variation exists in the preoperative age, pain, stiffness, and physical function of people undergoing total knee replacement (TKR) and total hip replacement (THR) at several centers in Australia and Europe. METHODS: Individual Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index data (range 0-100, where 0 = best and 100 = worst) collected within 6 weeks prior to primary TKR and THR were extracted from 16 centers (n = 2,835) according to specified eligibility criteria. Analysis of covariance was used to evaluate differences in pain, stiffness, and physical function between centers, with adjustment for age and sex. RESULTS: There was marked variation in the age of people undergoing surgery between the centers (TKR mean age 67-73 years; F[6,1004] = 4.21, P < 0.01, and THR mean age 63-72 years; F[14,1807] = 7.27, P < 0.01). Large differences in preoperative status were observed between centers, most notably for pain (TKR adjusted mean pain 52.5-61.1; F[6,1002] = 4.26, P < 0.01, and THR adjusted mean pain 49.2-65.7; F[14,1802] = 8.44, P < 0.01) and physical function (TKR adjusted mean function 52.7-61.4; F[6,1002] = 5.27, P < 0.01, and THR adjusted mean function 53.3-71.0; F[14,1802] = 6.71, P < 0.01). Large effect sizes (up to 0.98) reflect the magnitude of variation between centers and highlight the clinical relevance of these findings. CONCLUSION: The large variations in age and preoperative status indicate substantial differences in the timing of joint replacement across the centers studied, with potential for compromised surgical outcomes due to premature or delayed surgery. Possible contributing factors include patient preferences, the absence of concrete indications for surgery, and the capacity of the health care systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».