1-year trajectories of patients undergoing primary total hip arthroplasty: Patient reported outcomes and resource needs according to education level
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Objectives were first to evaluate by education level one-year trajectories of pain, function and general health, as well as hospital resource and medication needs in patients undergoing primary total hip arthroplasty (THA); and second, to evaluate whether outcome differences are related to existing baseline differences in health and disease severity. METHODS: We included all primary THAs from a public hospital-based prospective arthroplasty registry, performed in a high-income country 2010 to 2017. Education was classified in three levels: ≤8years of schooling (low), 9-12years (medium), and ≥13years (high). Pain and function prior to and one-year after surgery were assessed with the Western Ontario McMaster Universities score (WOMAC) and general health with the 12-item short-form health survey (SF-12). RESULTS: Overall 963 patients were included, 340 (35.3%) with low, 306 (31.8%) with medium, and 317 (32.9%) with high education. With increasing educational level preoperative scores for pain, function and SF-12 mental health component increased. One year after surgery improvement was observed in all education categories for WOMAC pain and function, SF-12 mental and physical component. However, absolute postoperative scores remained lower in all four domains for the low education group. After adjustment for baseline characteristics differences were much attenuated and no longer significant. There was also greater resource need in low educated patients. CONCLUSIONS: The inferior absolute results one year after surgery in less educated patients were largely due to older age, worse preoperative health and greater symptom severity calling for greater attention to timely and equal management, for more targeted perioperative care and increased support for the lower education group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».