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Enregistrement W2807870646 · doi:10.1302/0301-620x.100b6.bjj-2017-1292.r1

The rate and predictors of patient satisfaction after total knee arthroplasty are influenced by the focus of the question

2018· article· en· W2807870646 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-clésMedicineWOMACConfoundingPatient satisfactionLogistic regressionPhysical therapyOsteoarthritisOdds ratioArthroplastyCohortRetrospective cohort studyInternal medicineSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The primary aim of this study was to assess the rate of patient satisfaction one year after total knee arthroplasty (TKA) according to the focus of the question asked. The secondary aims were to identify independent predictors of patient satisfaction according to the focus of the question. Patients and Methods: A retrospective cohort of 2521 patients undergoing a primary unilateral TKA were identified from an established regional arthroplasty database. Patient demographics, comorbidities, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and 12-Item Short-Form Health Survey (SF-12) scores were collected preoperatively and one year postoperatively. Patient satisfaction was assessed using four questions, which focused on overall outcome, activity, work, and pain. Logistic regression analysis was used to identify independent preoperative predictors of increased stiffness when adjusting for confounding variables. Results: Using patient satisfaction with the overall outcome (n = 2265, 89.8%) as the standard, there was no difference in the rate of satisfaction for pain relief (n = 2277, odds ratio (OR) 0.95, 95% confident intervals (CI) 0.79 to 1.14, p = 0.60), but patients were more likely to be dissatisfied with activities (79.3%, n = 2000/2521, OR 2.22, 95% CI 1.96 to 2.70, p < 0.001) and work (85.8%, n = 2163/2521, OR 1.47, 95% CI 1.23 to 1.75, p < 0.001). Logistic regression analysis identified different predictors of satisfaction for each of the focused satisfaction questions. Overall satisfaction was influenced by diabetes (p = 0.03), depression (p = 0.004), back pain (p < 0.001), and SF-12 physical (p = 0.008) and mental (p = 0.01) components. Satisfaction with activities was influenced by depression (p = 0.001), back pain (p < 0.001), WOMAC stiffness score (p = 0.03), and SF-12 physical (p < 0.001) and mental (p < 0.001) components. Satisfaction with work was influenced by depression (p = 0.007), back pain (p < 0.001), WOMAC function (p = 0.04) and stiffness (p = 0.05) scores, and SF-12 physical (p < 0.001) and mental (p < 0.001) components. Satisfaction with pain relief was influenced by diabetes (p < 0.001), back pain (p < 0.001), and SF-12 mental component (p = 0.04). Conclusion: The focus of the satisfaction question significantly influences the rate and the predictors of patient satisfaction after TKA. Cite this article: Bone Joint J 2018;100-B:740-8.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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