Primary Total Knee Arthroplasty: Correlation between Preoperative Radiographic Severity of Arthritis and Postoperative Patient Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting postoperative outcomes following total knee arthroplasty (TKA) is important for patient selection. This study focuses on patient-reported outcomes and satisfaction in relation to preoperative radiographic arthritis severity. A retrospective chart review of 420 TKAs was performed. Patient satisfaction was determined using a structured telephone survey with questions focused on degree of satisfaction whether they would have surgery again and their ability to kneel. The radiographic severity of the arthritis of the tibiofemoral joint was graded by a musculoskeletal radiologist using the Kellgren–Lawrence grading scale. The patellofemoral compartment was graded using the scale described by Jones et al. Those grouped as severe arthritis had an overall satisfaction rate of 96% (76% fully satisfied and 20% partially satisfied) compared with 82% of the time (64% fully satisfied and 18% partially satisfied) if their arthritis was mild. Postoperatively 51% of TKA patients were able to kneel. Univariate logistic regression showed an association between higher rates of satisfaction and male gender (p = 0.053), severity of preoperative radiographic arthritis (p = 0.034) those who would have surgery again (p ≤ 0.0001) and those able to kneel (p = 0.005). Patients should be informed preoperatively that if their arthritis is only mild radiographically, their outcomes are less predictable. There should also be a discussion surrounding kneeling and activities patients do, which may require kneeling, as many are unable to kneel postoperatively. The Level of Evidence for the study is III.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».