Longitudinal Trajectories of Pain and Function Improvement Following Total Knee Replacement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Up to 30% of patients experience persistent pain and functional limitations following total knee replacement (TKR). Rapid symptom relief in the early postoperative period may be linked to longer-term outcome improvements. We sought to identify early improvement trajectories and to identify risk factors for suboptimal outcomes. METHODS: We used data from the Adding Value in Knee Arthroplasty (AViKA) Cohort study, a prospective longitudinal study of patients with knee osteoarthritis who underwent TKR. We assessed pain and function using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). We used group-based trajectory modeling to identify distinct patterns of pain and function improvement over 6 months. We assessed the association between these early improvement trajectories and 24-month outcomes, including pain, function, and satisfaction. RESULTS: We analyzed data from 107 subjects. Mean baseline WOMAC pain and function scores were 42 (SD 17) and 44 (SD 15), respectively (0-100; 100 = worst). We identified two pain-improvement trajectories (suboptimal vs optimal improvement) and two function-improvement trajectories (suboptimal vs optimal improvement). Greater pain catastrophizing, worse mental health status, and use of a supportive device prior to TKR were associated with being in a suboptimal trajectory. Recipients of TKR in the suboptimal trajectories had higher pain, high functional disability, and lower satisfaction at 24 months post-TKR. CONCLUSION: Patients with slower improvement over the first 6 months post-TKR had worse outcomes at 24 months, suggesting that this early postoperative period may represent a window during which interventions aimed at speeding recovery may improve long-term TKR outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle