MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2529268806 · doi:10.1186/s12891-016-1261-y

Increasing comorbidity is associated with worsening physical function and pain after primary total knee arthroplasty

2016· article· en· W2529268806 sur OpenAlexaboutno aff
Maren Hilton, Terence J. Gioe, Siamak Noorbaloochi, Jasvinder A. Singh

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComorbidityWOMACPhysical therapyOsteoarthritisArthroplastyRetrospective cohort studyOrthopedic surgerySports medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies suggested that pre-operative comorbidity was a risk factor for worse outcomes after TKA. To our knowledge, studies have not examined whether postoperative changes in comorbidity impact pain and function outcomes longitudinally. Our objective was to examine if increasing comorbidity postoperatively is associated with worsening physical function and pain after primary total knee arthroplasty (TKA). METHODS: We performed a retrospective chart review of veterans who had completed Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Short Form-36 (SF36) surveys at regular intervals after primary TKA. Comorbidity was assessed using a variety of scales: validated Charlson comorbidity index score, and a novel Arthroplasty Comorbidity Severity Index score (Including medical index, local musculoskeletal index [including lower extremity and spine] and TKA-related index subscales; higher scores are worse ), at multiple time-points post-TKA. We used mixed model linear regression to examine the association of worsening comorbidity post-TKA with change in WOMAC and SF-36 scores in the subsequent follow-up periods, controlling for age, length of follow-up, and repeated observations. RESULTS: The study cohort consisted of 124 patients with a mean age of 71.7 years (range 58.6-89.2, standard deviation (SD) 6.9) followed for a mean of 4.9 years post-operatively (range 1.3-11.4; SD 2.8). We found that post-operative worsening of the Charlson Index score was significantly associated with worsening SF-36 Physical Function (PF) (beta coefficient (ß) = -0.07; p < 0.0001), SF-36 Bodily Pain (BP) (ß = -0.06; p = 0.002), and WOMAC PF subscale (ß = 0.08; p < 0.001; higher scores are worse) scores, in the subsequent periods. Worsening novel medical index subscale scores were significantly associated with worsening SF-36 PF scores (ß = -0.03; p = 0.002), SF-36 BP (ß = -0.04; p < 0.001) and showed a non-significant trend for worse WOMAC PF scores (ß = 0.02; p = 0.11) subsequently. Local musculoskeletal index subscale scores were significantly associated with worsening SF-36 PF (ß = -0.05; p = 0.001), SF-36 BP (ß = -0.04; p = 0.03) and WOMAC PF (ß = 0.06; p = 0.01) subsequently. None of the novel index subscale scores were significantly associated with WOMAC pain scores. TKA complications, as assessed by TKA-related index subscale, were not significantly associated with SF-36 or WOMAC domain scores. CONCLUSIONS: Increasing Charlson index as well as novel medical and local musculoskeletal index subscale scores (from novel Arthroplasty Comorbidity Severity Index) post-TKA correlated with subsequent worsening of physical function and pain outcomes post-TKA. Further studies should examine which comorbidity management could have the greatest impact on these outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Musculoskeletal DisordersMême sujetTotal Knee Arthroplasty OutcomesTravaux en français237 207