Discordance in TKA Expectations Between Patients and Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aligning patient and surgeon expectations preoperatively may lead to better postoperative medical and rehabilitation compliance and therefore improve outcomes and increase satisfaction. QUESTIONS/PURPOSES: We (1) determined the rate of discordantly high patient expectations compared with those of their surgeon in patients undergoing TKA; and (2) evaluated the impact of the preoperative educational class, patient characteristics, and functional status on the likelihood of having discordantly high patient expectations. METHODS: We enrolled 205 patients awaiting TKA. Each patient completed a validated questionnaire that addresses expectations of postoperative pain relief, function, and well-being as part of a preoperative assessment. The surgeon completed the same expectations questionnaire preoperatively blinded to their patient's response. Patients had discordantly high expectations if their scores were ≥ 7 points higher than the surgeon on a 0 to 100 score range. Regression analysis was performed to determine the effect of class, patient characteristics, and functional status on the likelihood of having discordantly high patient expectations. RESULTS: Thirty-seven percent of the patients had expectation scores ≥ 7 points higher than those of their surgeon. Patients were less likely to have discordantly higher expectations if they were female (OR, 0.56; CI, 0.32-0.97) and if their pain level was high (OR, 0.99; CI, 0.98-0.99). Patients were more likely to have discordantly higher expectations if they filled out the expectations survey before rather than after the preoperative educational class (OR, 1.80; CI, 1.08-3.01). CONCLUSIONS: With increasing TKA use, surgeons will likely encounter more patients with discordantly high expectations. The preoperative educational class can be used to target patients more likely to have discordantly high expectations.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».