Clinical outcomes of patients lost to follow-up and factors affecting follow-up loss after total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The hypotheses were as follows: 1) the clinical outcome of patients lost to follow-up after total knee arthroplasty (TKA) will be different compared to patients with follow-up; 2) follow-up rate will be affected by various social economic factors. Methods Patients who underwent TKA between March 2019 and February 2020 were retrospectively included. Patients lost to follow-up were defined as patients who did not undergo follow-up 6 months after TKA; all patients were divided into follow-up and follow-up loss groups. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) and Knee Society Score (KSS) were measured before surgery. After surgery, WOMAC, KSS function, and satisfaction were measured via telephone. Age, sex, unilateral or bilateral TKA, distance from hospital, presence of a family, and insurance were investigated. Results A total of 137 patients were included in the study. There were 92 (67.2%) patients that followed up 6 months after TKA, on the other hand, 45 patients (32.8%) were lost to follow-up. There was no difference in clinical outcomes (WOMAC, p = 0.932; KSS clinical, p = 0.450) and satisfaction (pain: p = 0.230, function: p = 0.300) between two groups. Age, sex, unilateral or bilateral TKA, distance from hospital, presence of a family, and insurance had no effect on follow-up rates. Conclusion The clinical outcomes of patients lost to follow-up after TKA did not show a difference from those who were followed up. Age, sex, unilateral or bilateral TKA, distance from hospital, presence of a family, insurance status, and postoperative clinical symptoms did not affect the follow-up rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».