Predictors of physical functioning after total hip arthroplasty: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this systematic review of the literature was to identify the predictors of functional outcome after total hip arthroplasty (THA). METHOD: A systematic literature search in Web of Science, CINAHL, EMBASE and PubMed was conducted on 23 June 2015. The articles were selected based on their quality, relevance and measurement of the predictive factor. The level of evidence of all studies was determined using the GRADE rating scheme. RESULTS: The initial search resulted in 1092 citations. After application of the inclusion and exclusion criteria, 33 articles met our eligibility criteria and were graded. Included studies were classified as level of evidence low (11), moderate (17) or high (5). Of the included studies, 18 evaluated body mass index (BMI), 17 evaluated preoperative physical functions, 15 evaluated age, 15 evaluated gender and 13 evaluated comorbidity. There was strong evidence suggesting an association between BMI, age, comorbidity, preoperative physical functions and mental health with functional outcome after THA. There was weak evidence suggesting an association between quadriceps strength and education with functional outcome after THA. The evidence was inconsistent for associations with gender and socioeconomic status and functional outcome following THA. We found limited evidence suggesting that alcohol consumption, vitamin D insufficiency and allergies were predictors of functional outcome following THA. CONCLUSIONS: We have identified multiple predictors of functional outcome after THA, which will enable general practitioners and orthopaedic surgeons to better predict the improvement in physical functioning for their patients with THA. They can use this information to provide patient-specific advice regarding the referral for THA and the expected outcomes after THA. Further research with consistent measurement tools, outcomes and duration of follow-up across studies is needed to confirm the influence of these factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».