Waiting for hip revision surgery: the impact on patient disability.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increased wait times for total joint arthroplasty (TJA) are a concern nationally and provincially. Additionally, the number of patients requiring revision of their initial TJA is increasing. The purpose of this study was to evaluate the wait times and impact of waiting for revision TJA. METHODS: We followed 127 revision hip arthroplasty patients (mean age 68 y) prospectively while they waited for surgery. We collected Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (pain, stiffness and physical function) data at the decision for surgery and at 6-month intervals until surgery. RESULTS: The mean wait time for surgery was 123.8 days (mean wait times for individual surgeons ranged from 7 to 213 d). Of the patients, 106 waited < 6 months, 12 waited 6-12 months and 9 waited > 12 months. Wait times evaluated up to 6 months, 6-12 months or > 12 months demonstrated significant increases in pain (F = 7.12, p = 0.01), with a mean change of 2.6 points when patients waited > 6 months. Physical disability increased (F = 4.61, p = 0.01), with a mean change of 5.1 points when the wait time was 6-12 months and 8.8 points when the wait time was > 12 months. CONCLUSION: Waiting > 6 months for revision hip arthroplasty resulted in significant increases in pain and physical disability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».