Validation of a second-generation appropriateness classification system for total knee arthroplasty: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To test the validity of a second-generation appropriateness system in a cohort of patients undergoing total knee arthroplasty (TKA). METHODS: We applied the RAND/UCLA Appropriateness Method to derive our second-generation system and conducted a prospective study of patients diagnosed with knee osteoarthritis in eight public hospitals in Spain. Main outcome questionnaires were the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Short-Form-12 (SF-12), and the Knee Society Score satisfaction scale (KSS), completed before and 6 months after TKA. Baseline, changes from baseline to 6 months (journey outcome), and 6-month scores (destination outcome) were compared according to appropriateness category. Percentage of patients attaining the minimal clinically important difference (MCID) and responders according to Outcome Measures in Rheumatology-Osteoarthritis Research Society (OMERACT-OARSI) criteria were also reported. RESULTS: A total of 282 patients completed baseline and 6-month questionnaires. Of these, 142 (50.4%) were classified as Appropriate, 90 (31.9%) as Uncertain, and 50 (17.7%) as Inappropriate. Patients classified as Appropriate had worse preoperative pain, function, and satisfaction (p < 0.001) and had greater improvements (i.e., journey scores) than those classified as Inappropriate (p < 0.001). At 6 months, destination scores for pain, function, or satisfaction were not significantly different across appropriateness categories. The percentage of patients meeting responder criteria (p < 0.001) and attaining MCID was statistically higher in Appropriate versus Inappropriate groups in pain (p = 0.04) and function (p = 0.004). CONCLUSIONS: The validity of our second-generation appropriateness system was generally supported. The findings highlight a critical issue in TKA healthcare: whether TKA appropriateness should be driven by the extent of improvement, by patient final state, or by both.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».