The impacts of pre‐surgery wait for total knee replacement on pain, function and health‐related quality of life six months after surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the current study was to assess, in patients scheduled for primary total knee replacement (TKR), the effects of pre-surgery waiting time on pain and functional limitations related to the knee joint undergoing surgery, on health-related quality of life (HRQoL) and on contralateral knee pain 6 months after surgery. METHOD: A total of 141 patients scheduled for TKR were recruited from three hospitals in Quebec City, Canada, and followed up until 6 months after surgery. Pre-surgery wait, defined as the time between enrolment on the pre-surgery waiting list and surgery, was considered in four categories (≤3, >3-6, >6-9, >9 months). Pain and functional limitations were measured with the Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC). HRQoL was measured with the SF-36. RESULTS: Mean pre-surgery waiting time was 184 (SD: 120.8) days. Six months after TKR, a significant difference was seen between the four groups of pre-surgery wait in terms of HRQoL SF-36 role physical [F(3, 136) = 2.74, P = 0.046] and contralateral knee WOMAC pain [F(3, 136) = 5.78, P = 0.0009] scores. Participants with the longest pre-surgery wait (>9 months) showed the worst scores 6 months after TKR. CONCLUSIONS: Longer pre-surgery waiting time had a negative clinically important impact on HRQoL and contralateral knee pain 6 months after surgery.
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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 | 0,117 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».