MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2778103512 · doi:10.1177/2325967117745278

Mobile Web-Based Follow-up for Postoperative ACL Reconstruction: A Single-Center Experience

2017· article· en· W2778103512 sur OpenAlexaff
James P. Higgins, John L. Semple, M. Lucas Murnaghan, Sarah Sharpe, John Theodoropoulos

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligamentTrauma centerSurgeryRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The initial 6 weeks after surgery has been identified as an area for improvement in patient care. During this period, the persistence of symptoms that go unchecked can lead to unscheduled emergency room and clinic visits, calls to surgeons' offices, and readmissions. PURPOSE: To analyze postoperative data from a previous study examining postoperative outcomes in 2 patient populations following breast reconstruction and anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction with use of a patient-centered mobile application. Here, the authors establish whether this method of follow-up can provide useful insight specific to the orthopaedic patient population, and they determine whether the mobile platform has the potential to modify their postoperative treatment. In addition, the authors examine its utility for orthopaedic physicians and patients. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: Eligible patients undergoing ACL reconstruction from 2 surgeons were consecutively recruited to use a mobile smartphone application that allowed physicians to monitor their recovery at home. Data from 32 patients were collected via the application and analyzed to evaluate recovery trends during the first 6 postoperative weeks. Following completion of the study, patients and physicians were interviewed on their experience. RESULTS: Data collected from each question in the mobile application provided insightful trends on daily real-time indicators of postoperative recovery. The application identified 1 patient who required in-person reassessment to rule out a possible infection, following surgeon review of an uploaded image. It was estimated that the majority of patients could have avoided follow-up at 2 and 6 weeks, owing to the application's efficacy. Participants described their satisfaction with the device as excellent (43%), good (40%), fair (10%), and poor (7%), and 94% (n = 30) of patients reported that they would respond to questions using a similar application in the future. Both physicians rated their experience as positive and identified useful traits in the web portal. CONCLUSION: This system can accurately assess patient recovery; it has the potential to change how postoperative orthopaedic patients are followed, and it is well received by patients and physicians. Recognition of the study's limitations and employment of user feedback to improve the current application are essential before a formal randomized controlled trial is conducted.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrthopaedic Journal of Sports MedicineMême sujetKnee injuries and reconstruction techniquesTravaux en français237 207