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Enregistrement W3007377798 · doi:10.1186/s12891-020-3127-6

Perceived occurrence of an adverse event affects patient-reported outcomes after total hip replacement

2020· article· en· W3007377798 sur OpenAlexaboutno aff
Charlotte Carpenter, Vikki Wylde, Andrew Moore, Adrian Sayers, Ashley Blom, Michael R. Whitehouse

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Bristol NHS TrustMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineSports medicineOrthopedic surgeryAdverse effectRheumatologyTotal hip replacementPhysical therapyHip replacementInternal medicineEmergency medicineIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dislocation, periprosthetic fracture and infection are serious complications of total hip replacement (THR) and which negatively impact on patients' outcomes including satisfaction, quality of life, mental health and function. The accuracy with which patients report adverse events (AEs) after surgery varies. The impact of patient self-reporting of AEs on patient-reported outcome measures (PROMs) after THR is yet to be investigated. Our aim was to determine the effect of confirmed and perceived AEs on PROMs after primary THR. METHODS: A prospective single-centre cohort study of patients undergoing primary THR, with one-year follow-up, was performed. Participants completed forms pre-operatively and 3, 6, 9 and 12 months post-operatively, including Work Productivity and Activity Impairment (WPAI), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), EuroQol-5D-3 L (EQ5D), Self-Administered Patient Satisfaction (SAPS) and AE reporting questionnaires. Results were reported in three groups: No AE, reported but not confirmed AE and confirmed AE. A generalised linear model was used to compare among groups using robust standard errors (SE). RESULTS: Forty-one AEs were reported in a cohort of 417 patients (234 females), with 30 AEs reported by 3 months. Eleven (27 reported) infections, two (six reported) periprosthetic fractures and two (eight reported) dislocations were confirmed. Those in the no AE group reported significantly better outcomes that the reported AE group as measured by WOMAC Co-Eff 14.27 (p = 0.01), EQ5D - 0.128 (p = 0.02) and SAPS - 9.926 (p = 0.036) and the combined reported and confirmed AE groups as measured by WOMAC Co-Eff 13.72 (p = 0.002), EQ5D - 0.129 (p = 0.036) and SAPS - 11.512 (p = 0.004). No significant differences were seen in WPAI among groups. CONCLUSIONS: Patients who report AEs have worse outcomes than those who do not, regardless of whether the AEs can be confirmed by standard medical record review methods. The observed negative trends suggest that patient perception of AEs may influence patient outcome in a similar way to those with confirmed AEs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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