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Enregistrement W2786610668 · doi:10.1302/0301-620x.100b2.bjj-2017-1016.r1

Three groups of dissatisfied patients exist after total knee arthroplasty: early, persistent, and late

2018· article· en· W2786610668 sur OpenAlexaboutno aff
Nick D. Clement, Michelle Bardgett, David J. Weir, James Holland, Craig Gerrand, David J. Deehan

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisPatient satisfactionCohortPhysical therapyRetrospective cohort studyLogistic regressionDemographicsDepression (economics)ArthroplastyTotal knee arthroplastySurgeryInternal medicineAlternative medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The primary aim of this study was to assess whether patient satisfaction one year after total knee arthroplasty (TKA) changed with longer follow-up. The secondary aims were to identify predictors of satisfaction at one year, persistence of patient dissatisfaction, and late onset dissatisfaction in patients that were originally satisfied at one year. Patients and Methods A retrospective cohort consisting of 1369 patients undergoing a primary TKA for osteoarthritis that had not undergone revision were identified from an established arthroplasty database. Patient demographics, comorbidities, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores, and Short Form 12 (SF-12) questionnaire scores were collected preoperatively, and one and five years postoperatively. In addition, patient satisfaction was assessed at one and five years postoperatively. Logistic regression analysis was used to identify independent predictors of satisfaction at one and five years. Results The overall rate of satisfaction did not change from one (91.7%, n = 1255) to five (90.1%, n = 1234) years (p = 0.16). Approximately half (n = 53/114) of the patients who were dissatisfied at one year became satisfied with their TKA at five years, whereas 6% (n = 74/1255) of those who were satisfied at one year became dissatisfied at five years. At one year, patients with lung disease (p = 0.04), with depression (p = 0.001), with back pain (p < 0.001), undergoing unilateral TKA (p = 0.001), or with a worse preoperative WOMAC pain score (p = 0.04) were more likely to be dissatisfied. Patients with gastric ulceration (p = 0.04) and a worse WOMAC stiffness score (p = 0.047) were at increased risk of persistent dissatisfaction at five years. In contrast, a worse WOMAC pain score (p = 0.01) at one year was a predictor of dissatisfaction in previously satisfied patients at five years. Conclusion Three groups of dissatisfied patients exist after TKA: ‘early’ dissatisfaction at one year, ‘persistent’ dissatisfaction with longer follow-up, and ‘late’ dissatisfaction developing in previously satisfied patients at one year. All three groups have different independent predictors of satisfaction, and potentially addressing risk factors specific to these groups may improve patient outcome and their satisfaction. Cite this article: Bone Joint J 2018;100-B:161–9.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations93
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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