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Enregistrement W2793229076 · doi:10.1055/s-0038-1637018

The Role of Virtual Rehabilitation in Total and Unicompartmental Knee Arthroplasty

2018· article· en· W2793229076 sur OpenAlexaboutno aff
Morad Chughtai, John J. Kelly, Jared M. Newman, Assem A. Sultan, Anton Khlopas, Nipun Sodhi, Anil Bhave, Michael C. Kolczun, Michael Mont

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Knee Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelerehabilitationWOMACPhysical therapyUnicompartmental knee arthroplastyUsabilityRehabilitationArthroplastyPatient satisfactionOsteoarthritisTelemedicineSurgeryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study evaluated the use of telerehabilitation during the postoperative period for patients who underwent total knee arthroplasty (TKA) or unicompartmental knee arthroplasty (UKA). Specifically, this study evaluated the following: (1) patient compliance and adherence to the program, (2) time spent performing physical therapy exercises, (3) the usability of the virtual rehabilitation platform, and (4) clinical outcome scores in a selected primary knee arthroplasty cohort. A total of 157 consecutive patients underwent TKA (n = 18) or UKA (n = 139). These patients used a telerehabilitation system with an instructional avatar, three-dimensional motion measurement and analysis software, and real-time televisit capability designed for arthroplasty patients. Compliance was determined by how many times the patients followed prescribed repetitions of exercises. The total time spent performing exercises for each patient was collected. The usability of the virtual rehabilitation platform (on the patient's end) was evaluated using the system usability scale (SUS) questionnaire. The number of in-person and televisits was recorded for each patient. Patient-reported outcomes were collected through the patient and clinician interfaces and included the Knee Society Score (KSS) for pain and functions, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score, and Boston University Activity Measure for Post-Acute Care (AM-PAC) score. Patients spent an average of 29.5 days partaking in the therapy. TKA and UKA patients had a mean of 3.5 and 3.2 outpatient follow-up visits, each, for in-office therapy with a physical therapist, respectively. This figure exceeded the mean number of real-time virtual patient–clinician visits by 0.8 visits per patient in the TKA cohort and by 1 visit per patient in the UKA cohort. Patients spent on average 26.5 minutes per day conducting an average of 13.5 exercises. By the end of rehabilitation, patients had spent an average of 10.8 hours performing exercises, and of all the exercises performed, approximately 21 exercises were uniquely designed. Mean SUS score in the cohort was 93 points, which was interpreted as being above the 50th percentile point of the scale. Following therapy, KSS pain and function scores improved markedly and the improvements were measured at 368% for TKA and 350% for UKA (pain) and 27% for UKA and 33% for TKA (function). In addition, WOMAC scores improved by 57% and 66% for UKA and TKA patients while the improvement in AM-PAC scores was at 22% and 24%. This telerehabilitation platform encouraged clinician–patient interaction beyond the hospital setting and offers the advantage of cost savings, convenience, at-home monitoring, and coordination of care, all of which are geared to improve adherence and overall patient satisfaction. Additionally, the biometric data can be used to develop custom physical therapy regimens to assure proper rehabilitation, which is lacking in other telerehabilitation applications that use noninteractive videos that can be watched on mobile devices and tablets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations75
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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