The effect of multimorbidity on changes in health-related quality of life following hip and knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The aim of this study was to assess the effect of multimorbidity on improvements in health-related quality of life (HRQoL) following total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA). Patients and Methods: Using data from a regional joint registry for 14 573 patients, HRQoL was measured prior and one year following surgery using the Oxford Hip Score (OHS) and Oxford Knee Score (OKS), and the 12-Item Short-Form Health Survey Physical and Mental Component Summary scores (PCS and MCS, respectively). Multimorbidity was defined as the concurrence of two or more self-reported chronic conditions. A linear mixed-effects model was used to test the effects of multimorbidity and the number of chronic conditions on improvements in HRQoL. Results: Almost two-thirds of patients had multimorbidity, which adversely effected improvements in HRQoL. For THA, mean improvements in HRQoL scores were reduced by 2.21 points in OHS, 1.62 in PCS, and 4.14 in MCS; for TKA, the mean improvements were reduced by 1.71 points in OKS, 1.92 in PCS, and 3.55 in MCS (all p < 0.0001). An increase in the number of chronic conditions was associated with increasing reductions in HRQoL improvements. Conclusion: Multimorbidity adversely effects improvements in HRQoL following THA and TKA. Our findings are relevant to healthcare providers focused on the management of patients with chronic conditions and for administrators reporting and monitoring the outcomes of THA and TKA. Cite this article: Bone Joint J 2018;100-B:1168-74.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».