PAPER 114: WHY ARE SOME PATIENTS DISSATISFIED WITH THEIR PRIMARY TOTAL KNEE ARTHROPLASTY (TKA)?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to determine the reasons for patient dissatisfaction after primary TKA. Method: Primary TKA patients (n=2513) entered into the Ontario Joint Replacement Registry (OJRR) with decision date and one year follow-up data (WOMAC, expectations, satisfaction and willingness to undergo surgery) were analyzed to determine the factors that might be associated with patients who were not satisfied with their total knee replacement. Results: The majority of patients were satisfied with their TKA (n=1939, 81%), but 169 (7%) were uncertain and 281 (12%) were not satisfied. Pre-operative expectations were important as 89% of patients who did not have their expectations met and 40% who had no expectations were dissatisfied with their TKA. Factors that affected patient satisfaction for their TKA, controlling for age, comorbidity and post-operative complications were better pre-operative WOMAC function scores (p25 point improvement). Conclusion: In this province-wide study, one in five TKA patients were not satisfied with their surgery at one-year follow-up. It is important that patients, surgeons and healthcare payers recognize significant factors that can lead to patient dissatisfaction and help patients establish realistic expectations prior to undergoing TKA surgery.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».