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Enregistrement W2755970561 · doi:10.1177/2473011417s000403

Preoperative Patient-reported Outcome Measures (PROMs) Predict Postoperative Success in Patients With End-Stage Ankle Arthritis

2017· article· en· W2755970561 sur OpenAlexaboutno aff
Feras Waly, Kevin Wing, Murray J. Penner, Andrea Veljkovic, Alastair Younger

Notice bibliographique

RevueFoot & Ankle Orthopaedics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnkleAnkle replacementPromMinimal clinically important differencePhysical therapyArthritisLogistic regressionPatient-reported outcomeReceiver operating characteristicStage (stratigraphy)OsteoarthritisSurgeryQuality of life (healthcare)Internal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Category: Ankle, Ankle Arthritis Introduction/Purpose: Ankle arthritis is a leading cause of pain and disability. Total ankle replacement and Ankle fusion are two common surgical treatments with successful outcomes. Despite the effectiveness of those treatments, a subset of patients remains with persistent pain and functional limitations. This has prompted the search for predictive tools capable of identifying patients who are likely to benefit from surgery which allows surgeons to provide valuable prognostic information, implement, and direct appropriate treatment programs. The purpose of this study is to use preoperative patient-reported outcome measures (PROMs) to predict which patients with end-stage ankle arthritis undergoing surgical treatment are most likely to experience postoperative improvements (a clinically meaningful change) in functional outcomes at an average follow-up of five years after surgical treatment. Methods: A prospective cohort design used to evaluate 427 Patients with end-stage ankle arthritis at preoperative baseline and an average of five years after undergoing total ankle replacement or ankle fusion at a single academic institution. Data on demographics, comorbidities, Ankle Osteoarthritis Score (AOS), and Physical components (PCS) of SF-36 were collected. The Canadian Orthopaedic Foot and Ankle Society Ankle Arthritis Score (COFAS-AAS) was calculated from the AOS. The Minimal clinically important difference (MCID) was then determined using a distribution-based method. A multivariable logistic regression analysis examined the variables affecting the change in PROM scores. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to calculate threshold values, defined as the levels at which substantial changes occurred, and their predictive ability to determine whether preoperative PROM scores were predictive of achieving MCID. Results: Patients who scored worst at preoperative baseline made the greatest gains in function and pain relief following surgical treatment. ROC curves demonstrated that preoperative AOS, COFAS-AAS, SF-36 PCS physical function scores were predictive of postoperative improvements in physical function. Patients with preoperative AOS score above 45.7 had an 83% probability of achieving a clinically meaningful improvement in function as defined by MCID (area under the curve [AUC] 0.67). Similarly, Patients with preoperative COFAS-AAS score above 25.70 had a 78% probability of achieving MCID (area under the curve [AUC] 0.63). Patients with preoperative SF-36 PCS score below 31 had a 62% probability of achieving MCID (area under the curve [AUC] 0.64). MCIDs for AOS, COFAS-AAS and SF3-36 PCS score changes were 12.35, 9.99 and 6.43, respectively. Conclusion: In the present study, we identified PROM threshold values that predict clinically meaningful improvements in functional outcome in patients with end-stage ankle OA. Patients with a higher level of preoperative function are less likely to obtain meaningful improvement after surgical treatment. The results of this study may be used to facilitate discussion between physicians and patients regarding the expected functional benefit after surgery and to support the development of patient-based informed decision-making tools.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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