Device or Ice: The Effect of Consistent Cooling Using a Device Compared with Intermittent Cooling Using an Ice Bag after Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : To determine the comparative effectiveness of consistent cooling using an icing device (DonJoy Iceman, DJO Canada, Mississauga, ON) versus intermittent cooling using an ice bag (usual care) for the first 48 hours after total knee arthroplasty (TKA). Method : A sample of 78 patients (intervention group, n=37; control group, n=34) undergoing primary TKA were randomized to intervention (device) or control (ice) groups. The primary outcome was pain intensity, measured by numerical pain rating scale (NPRS). Secondary outcomes were passive range of motion (PROM), nausea or vomiting, opioid use, blood loss, lower limb function, hospital length of stay, and patient-reported compliance and satisfaction. Results : No significant differences in the primary outcome (pain intensity measured via NPRS) were observed between control and intervention groups. Patients in the intervention group were significantly more satisfied (8.4 vs. 6.0, p=0.002); used the device more consistently, day and night (85.7% vs. 29.6% and 87.6% vs. 30.8%, respectively, p<0.001); and were more likely to recommend this method of cooling (96.8% vs. 68.0%, p=0.004). Conclusion : The study found no additional benefit of consistent cryotherapy using the icing device over intermittent ice bags on postoperative pain, PROM, nausea or vomiting, opioid use, blood loss, lower limb function, or length of stay, despite significant differences in patient-reported compliance and satisfaction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».