Predictors of Quality of Life among Osteoarthritis Patients after Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study predictive power of health literacy, self-management, functional status, patient engagement, and perceived person-centered care on quality of life of knee osteoarthritis patients after knee arthroplasty. Design: Predictive study design. Methods: The sample consisted of 112 patients with primary osteoarthritis of the knee after first arthroplasty in one tertiary hospital in Bangkok, who came to follow-up at 3 – 6 months after surgery. Data were collected using personal data questionnaire, the assessment of quality of life - 8D, patient health engagement scale, patient activation measure, health literacy questionnaires, consultation care measure, and modified Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression analysis. Main findings: Health literacy, self-management, functional status, patient engagement, and perceived person-centered care were accounted for 33.4% of variance in quality of life of patients with statistical significance (R2 = .334, F = 10.629, p < .05). Only functional status, patient engagement, and self-management could significantly predict quality of life of patients with arthroplasty (β = - .335, .249, .184, p < .05, respectively) Conclusion and recommendations: Nurses should be aware of promoting functional status and self-management in patients and develop care models by allowing the patients to engage in healthcare, plan and modify personal healthcare models. This could lead to better quality of life among the patients with osteoarthritis of the knee after arthroplasty. บทคดยอ วตถประสงค: เพอศกษาอำนาจการทำนายของความแตกฉานทางสขภาพ การจดการตนเอง ภาวะการทำหนาท ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย และการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลางตอคณภาพชวตผปวยขอเขาเสอมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยม รปแบบการวจย: การศกษาความสมพนธเชงทำนาย วธดำเนนการวจย: กลมตวอยาง จำนวน 112 คน เปนผปวยขอเขาเสอมปฐมภมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยมครงแรกทมารบการตรวจตดตามผลการรกษาหลงผาตด 3-6 เดอน ณ โรงพยาบาลระดบตตยภมแหงหนงในกรงเทพมหานคร เกบรวบรวมขอมลโดยใชแบบสอบถามสวนบคคล แบบประเมนคณภาพชวต แบบวดความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย แบบสอบถามการจดการตนเอง แบบประเมนความแตกฉานทางสขภาพ แบบสอบถามการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลาง และแบบประเมนภาวะการทำหนาท วเคราะหขอมลโดยใชสถตเชงพรรณนาและวเคราะหการถดถอยพห ผลการวจย: ความแตกฉานทางสขภาพ การจดการตนเอง ภาวะการทำหนาท ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย และการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลางสามารถรวมกนทำนายของคณภาพชวตผปวยขอเขาเสอมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยมไดรอยละ 33.4 อยางมนยสำคญทางสถต (R2 = .334, F = 10.629, p < .05) โดยปจจยทสามารถทำนายคณภาพชวตไดสงสดอยางมนยสำคญทางสถต คอ ภาวะการทำหนาท (β = - .335, p < .05) รองลงมา คอ ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย (β = .249, p < .05) และการจดการตนเอง (β = .184, p < .05) ตามลำดบ สรปและขอเสนอแนะ: พยาบาลควรตระหนกถงการสงเสรมภาวะการทำหนาทและการจดการตนเองทเหมาะสมในผปวยหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยม พฒนารปแบบการพยาบาลโดยการใหผปวยเขามามสวนรวมรบผดชอบตอสขภาพ วางแผนและปรบรปแบบการดแลสขภาพของตนเอง ซงจะนำไปสการมคณภาพชวตทดขน
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».