Musculoskeletal Symptomatic Areas After Total Knee Replacement for Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to measure cumulative incidence and incidence rate and identify factors associated with new musculoskeletal (MSK) symptomatic areas after total knee replacement (TKR) for osteoarthritis (OA). METHODS: Using data from a randomized controlled trial of patients undergoing elective TKR for OA, we assessed for MSK symptomatic areas by region (neck, hands/wrists/arms/shoulders, back, hips, nonindex knee, and ankles/feet) at baseline (pre-TKR), and at 3, 6, 12, 24, 36, and 48 months post-TKR. Cumulative incidence and incidence rates were calculated for each region. Factors associated with incident MSK symptomatic areas were identified using generalized linear mixed models. Time to incident symptomatic area was assessed using Cox proportional hazards regression. RESULTS: Among 293 subjects, the cumulative incidence of any new MSK symptomatic area over 4 years was 45%; the incidence rate was 19.2 per 100 person-years. Body site-specific cumulative incidence and incidence rates were highest for nonindex knee and back. Predictors of incident MSK symptomatic areas included female sex (relative risk [RR] 1.64; 95% confidence interval [CI] 1.15-2.34), body mass index of 35 or higher (RR 1.27; 95% CI 0.88-1.85), Charlson Comorbidity Index 2 or more (RR 1.28; 95% CI 0.92-1.78), baseline index knee Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score greater than 40 (RR 1.39; 95% CI 0.99-1.95), and anxiety/depression (measured by the five-item Mental Health Index) (RR 1.70; 95% CI 1.20-2.40). CONCLUSION: Incident MSK symptomatic areas occurred in roughly half of recipients of TKR in the 4 years after the operation. Further study is needed to examine the long-term impact of MSK symptomatic areas on postoperative pain, function, and quality of life.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».