The Utility of Outcome Measures in Total Knee Replacement Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Total knee replacement (TKR) is the mainstay of treatment for people with end-stage knee OA among suitably "fit" candidates. As a high cost, high volume procedure with a worldwide demand that continues to grow it has become increasingly popular to measure response to surgery. While the majority who undergo TKR report improvements in pain and function following surgery, a significant proportion of patients report dissatisfaction with surgery as a result of ongoing pain or poor function. Poor outcomes of TKR require care that imposes on already overburdened health systems. Accurate and meaningful capture and interpretation of outcome data are imperative for appropriate patient selection, informing those at risk, and for developing strategies to mitigate the risk of poor results and dissatisfaction. The ways in which TKR outcomes are captured and analysed, the level of follow-up, the types of outcome measures used, and the timing of their application vary considerably within the literature. With this in mind, we reviewed four of the most commonly used joint specific outcome measures in TKR. We report on the utility, strengths, and limitations of the Oxford knee score (OKS), knee injury and osteoarthritis outcome score (KOOS), Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC), and knee society clinical rating system (KSS).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».