Use of Recommended Non-surgical Knee Osteoarthritis Management in Patients prior to Total Knee Arthroplasty: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Our aim was to assess prior use of core recommended non-surgical treatment among patients with knee osteoarthritis (OA) scheduled for total knee arthroplasty (TKA), and to assess potential patient-level correlates of underuse, if found. Methods. This was a cross-sectional study of patients undergoing TKA for primary knee OA at 2 provincial central intake hip and knee clinics in Alberta, Canada. Standardized questionnaires assessed sociodemographic characteristics, social support, coexisting medical conditions, OA symptoms and coping, and previous non-surgical management. Multivariable logistic regression was used to assess the patient-level variables independently associated with receipt of recommended non-surgical knee OA treatment, defined as prior use of pharmacotherapy for pain, rehabilitation strategies (exercise or physiotherapy), and weight loss if overweight or obese (body mass index ≥ 25 kg/m2). Results. There were 1273 patients included: mean age 66.9 years (SD 8.7), 39.9% male, and 44.1% had less than post-secondary education. Recommended non-surgical knee OA treatment had been used by 59.7% of patients. In multivariable modeling, the odds of having received recommended non-surgical knee OA treatment were significantly and independently lower among individuals who were older (OR 0.97, 95% CI 0.95–0.99), male (OR 0.33, 0.25–0.45), and who lacked post-secondary education (OR 0.70, 0.53–0.93). Conclusion. In a large cross-sectional analysis of knee OA patients scheduled for TKA, 40% of individuals reported having not received core recommended non-surgical treatments. Older individuals, men, and those with less education had lower odds of having used recommended non-surgical OA treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».