ELECTRONIC FOLLOW-UP: IS SEEING PATIENTS IN CLINIC NECESSARY?
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of major complications following total joint arthroplasty is low, however, surgeons often continue to see patients regularly to monitor outcomes and the performance of the implant. The purpose of this study was to assess the feasibility, effectiveness and cost-effectiveness of a web-based follow-up compared to in-person assessment following primary total hip or total knee arthroplasty. We also determined patient satisfaction and preference for follow-up method. Patients who were at least 12 months post-operative were randomised to complete either a web-based follow-up or to have their appointment at the clinic, as usual. We excluded patients who had revision surgery, osteolysis, or identified radiographic issues. We report the frequency of web-based patients who had an issue missed by using the web-based follow-up. We recorded travel costs and time associated with each follow-up, and any health care resource use for one year following the assessment. We conducted a cost analysis from the health-care payer (Ontario Ministry of Health and Long-Term Care) and societal perspectives. All costs are presented in 2012 Canadian dollars. We used descriptive statistics to summarise the satisfaction and preference results and compared satisfaction between groups using Pearson9s chi-square test. Two hundred-twenty nine patients completed the study (111 usual-care, 118 web-based), with a mean age of 69 years (range, 38–86 years). There were no patients who had an issue missed by the web-based follow-up. The cost for the web-based assessment was significantly lower from both the societal perspective (mean difference, $-64; 95% confidence interval, $-79 to $−48; p Web-based follow-up is a feasible, clinically effective alternative to in-person clinic assessment, with moderate to high patient satisfaction. A web-based follow-up assessment has lower mean costs per person compared to the usual method of in-person follow-up from both a societal and health-care payer perspective. The web-based assessment may introduce additional efficiency by redirecting limited outpatient resources to those awaiting first consultation, patients who have complications, or those who are further post-operative and may require a revision.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».