Effects of socioeconomic status on patients' outcome after total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify whether patients in lower socioeconomic groups had worse pain and functional levels prior to total knee arthroplasty and then establish whether these patients had poorer post-operative outcomes following total knee arthroplasty. METHOD: Data was obtained from a prospective observational study of 974 patients undergoing primary total knee arthroplasty for osteoarthritis. The study was undertaken in 13 centers in 4 countries. Pre-operative data was collected and patients were followed for 2 years post-operatively. Pre-operative details of the patients' demographics; socioeconomic status (SES) (education and income); height; weight and co-morbid conditions were obtained. The WOMAC scores were obtained preoperatively and during follow-up. RESULTS: Using multivariate linear regression analysis, patients with a lower income had a significantly worse pre-operative WOMAC Pain (P = 0.021) and function score (P = 0.039) than those with higher incomes. However, income did not have a significant impact on outcome at final follow-up after adjusting for other significant covariates. Level of education did not correlate with pre-operative scores or with outcome at any time during follow-up. CONCLUSION: Across all four countries, patients with lower incomes appeared to have a greater need for total knee arthroplasty. However, level of income and educational status did not appear to affect the final outcome following total knee arthroplasty. Patients with lower incomes appeared able to compensate for their worse pre-operative score and obtain similar outcomes post-operatively. These findings are in contrast to studies on other medical conditions and surgical interventions, in which a lower SES has been found to have a negative impact on patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».