Early Postoperative Pain Predicts 2-Year Functional Outcomes following Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pain control following knee arthroplasty is extremely important to both patients and surgeons to improve the perioperative experience; however, the implication of early pain control on long-term outcomes following knee arthroplasty remains poorly understood. We hypothesized that poor early pain control results in poor functional outcomes 2 years following total (TKA) and unicondylar knee arthroplasty (UKA). This retrospective study reviewed 242 TKA and 162 UKA performed at a single institution by two surgeons. Mean visual analog scale (VAS) pain scores were collected for first 3 postoperative days. Patients were prospectively evaluated using short form (SF-12), the Western Ontario and McMaster University osteoarthritis index (WOMAC), and the Knee Society functional score (KSFS) questionnaires. Pearson's correlation coefficients were calculated between mean VAS pain scores and functional outcome scores at 2 years. In the TKA group, poorly controlled perioperative pain correlated with poorer functional scores at 2 years. There was a significant negative correlation between early mean VAS pain scores (mean, 3.2 ± 2.0) and most 2-year functional outcomes including SF-12 physical score (r = −0.227, p ≤ 0.01), WOMAC pain scores (r = −0.268, p ≤ 0.01), WOMAC stiffness scores (r = −0.224, p < 0.01), WOMAC function score (r = −0.290, p 0.01), and KSFS (r = −0.175, p = 0.031). Better control of early pain was associated with improved functional outcomes at 2 years following TKA. We also found significant negative correlations between preoperative functional scores and early postoperative pain scores. Collectively, using preoperative and early postoperative pain scores, we identified an “at-risk” patient group that manifested an inferior functional outcome at 2 years; these patients may benefit from closer surveillance and a multidisciplinary approach to pain and function to optimize their clinical outcome following knee arthroplasty.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».