A new prediction model for patient satisfaction after total knee arthroplasty and the roles of different scoring systems: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although total knee arthroplasty (TKA) is an efficacious treatment for end-stage osteoarthritis, ~20% of patients are dissatisfied with the results. We determined which factors contribute to patient satisfaction and compared the various scoring systems before and after surgery. METHODS: In this retrospective cohort study, 545 patients were enrolled and evaluated preoperatively and 1 year postoperatively. Patient demographics, as well as scores for the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Short Form (SF)-12, and 1989 Knee Society Clinical Rating System (1989 KSS), were recorded preoperatively and postoperatively. The possible predictors were introduced into a prediction model. Scores for overall satisfaction and the 2011 Knee Society Score (2011 KSS) were also assessed after TKA to identify the accuracy and agreement of the systems. RESULTS: There were 134 male patients and 411 female patients, with an overall prevalence of satisfaction of 83.7% 1 year after surgery. A history of surgery (p < 0.001) and the 1989 KSS and SF-12 were of the utmost importance in the prediction model, whereas the WOMAC score had a vital role postoperatively (change in WOMAC pain score, p < 0.001; change in WOMAC physical function score, p < 0.001; postoperative WOMAC pain score, p = 0.004). C-index of model was 0.898 > 0.70 (95% confidence interval (CI): 0.86-0.94). The Hosmer-Lemeshow test showed a p value of 0.586, and the AUC of external cohort was 0.953 (sensitivity=0.87, specificity=0.97). The agreement between the assessment of overall satisfaction and the 2011 KSS satisfaction assessment was general (Kappa=0.437 > 0.4, p < 0.001). CONCLUSION: A history of surgery, the preoperative 1989 KSS, and the preoperative SF-12 influenced patient satisfaction after primary TKA. We recommend the WOMAC (particularly the pain subscale score) to reflect overall patient satisfaction postoperatively.
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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 | 0,003 | 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 ».