Quality of life outcomes in patients undergoing knee replacement surgery: longitudinal findings from the QPro-Gin study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients report postoperative pain, limited improvement in physical function and poor quality of life (QOL) after knee replacement surgery. Our study uses baseline predictors of change to investigate the QOL of patients with knee osteoarthritis 3-months after knee replacement surgery. METHODS: A prospective observational study was designed to evaluate patients (n = 132) scheduled for uni-compartmental or total knee replacement surgery who were assessed at baseline (preoperatively) and 3-months after. Physical and mental endpoints based on the component scores of the SF-12 and on the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis (WOMAC) index were used to investigate patients' QOL. Generalised estimating equation methodology was used to assess patients' baseline characteristics (age, sex, education, body mass index (BMI), comorbidity, depressive symptoms, cognitive impairment, smoking/alcohol and type of surgery), the study endpoints and their changes over a 3-month post-surgery period. Stratified analyses by rehabilitation status after discharge were performed. RESULTS: Longitudinal data analysis showed that the baseline factors associated with improvement in general QOL at the 3-month post-surgery assessment were higher BMI, a high comorbidity, total (as opposed to unicompartmental) knee replacement and low education level. Data analysis of the patients who underwent rehabilitation after discharge revealed that the current smokers' physical QOL worsened over time. The general QOL was unchanged over time in the presence of depressive symptomatology. CONCLUSIONS: These findings underline the importance of using comprehensive assessment methods to identify factors affecting functionality and QOL, and developing interventions to improve the health/wellbeing of patients after knee replacement.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».