Improvement following total knee replacement surgery: Exploring preoperative symptoms and change in preoperative symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether changes in preoperative osteoarthritis (OA) symptoms are associated with improvement after total knee replacement (TKR) and to identify predictors of clinically significant improvement. METHODS: Data on Osteoarthritis Initiative participants who were annually assessed and underwent TKR were included. T0 was the assessment prior to TKR while T-1 was the assessment prior to that. T+2 was the second assessment after TKR. We compiled data on the Western Ontario and McMaster Universities OA Index (WOMAC), OA-related symptoms, and radiographic severity. We defined clinically significant improvement as improvement in WOMAC total score ≥ to the minimal important difference (MID) (0.5 SD of mean change) between T0 and T+2 and also considered other definitions of improvement. Logistic regression models were performed to evaluate the relationship between improvement and preoperative measures. RESULTS: Improved (n = 211) compared to unimproved (n = 58) patients had greater worsening of their WOMAC pain (p = 0.002) and disability (p < 0.001) from T-1 to T0. Preoperative measures as predictors of improvement included higher WOMAC disability (OR = 1.08, p < 0.001), presence of chronic OA symptoms in the surgical knee (OR = 5.77, p = 0.033), absence of OA-related symptoms in the contralateral knee (OR = 9.25, p < 0.001), exposure to frequent knee bending (OR = 3.46, p = 0.040), and having a Kellgren-Lawrence x-ray grade of ≥2 in the contralateral knee (OR = 4.71, p = 0.010). CONCLUSIONS: More than 75% of participants had improvement after TKR. Improved patients were more likely to have escalation of OA pain and disability prior to surgery than unimproved patients. Other preoperative measures predicted improvement after TKR.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».