Physical Performance Correlates with Self-Reported Physical Function and Quality of Life in Patients at 3 Months after Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although total knee arthroplasty (TKA) is an effective treatment for knee osteoarthritis, assessment of postoperative outcomes remains unclear. This study aimed to identify postoperative physical performance factors that are correlated with self-reported physical function and quality of life (QoL) at 3 months after unilateral TKA. METHODS: In total, 158 patients who underwent unilateral primary TKA completed performance-based physical function tests at 3 months after surgery, including Stair Climbing Tests (SCT), 6-Minute Walk Tests (6MWT), Timed Up and Go tests (TUG), and instrumental gait analysis. We also measured the isometric knee flexor and extensor strengths of the operated and non-operated knees. Self-reported physical function and QoL were assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and the Euro-QoL Five Dimensions (EQ-5D) questionnaire, respectively. RESULTS: Bivariate analyses showed that WOMAC function and EQ-5D were correlated with age, other self-reported measures, and performance-based measures. The WOMAC pain (r=0.71, p<0.001) showed a high positive correlation. While the EQ-5D (r=-0.7, p<0.001) showed a highly negative correlation with WOMAC function, WOMAC pain (r=-0.67, p<0.001) showed a moderately negative correlation with EQ-5D. In multivariate linear regression analyses, WOMAC pain, peak torque of the flexor of the non-operated knee, and reductions in extensor and stride length were associated with self-reported physical function, whereas WOMAC pain, SCT ascent, and cadence were associated with postoperative QoL. CONCLUSIONS: Physical performance factors were significantly associated with self-reported physical function and QoL in patients at 3 months after unilateral TKA. These findings suggest that performance-based physical function could be used to assess outcomes after TKA.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».