Predicting Patient Loss to Follow-up in the STABILITY 1 Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients lost to follow-up (LTF) impact even the most meticulously planned randomized controlled trials. Identifying patients at high risk for becoming LTF and employing strategies to retain these patients may reduce attrition bias. METHODS: A cohort of 618 young, active patients undergoing anterior cruciate ligament reconstruction in the STABILITY 1 study was analyzed. Patients completed clinical testing and 9 questionnaires at 3, 6, 12, and 24 months. Multivariable logistic regression was performed for 5 different definitions of LTF. Patient characteristics and study site were included as predictors. RESULTS: The LTF rate was 8.3%. Current or previous smokers (odds ratio [OR] = 2.77; 95% confidence interval [CI]: 1.20 to 5.96), those employed part-time (OR = 2.31; 95% CI: 1.04 to 5.14), and those with body mass index (BMI) of ≥25 kg/m2 had significantly greater odds of becoming LTF compared with nonsmokers, students, and those with BMI of <25 kg/m2, respectively. Those employed part-time were >8 times more likely (95% CI: 2.66 to 26.28) to become LTF compared with students within the first year. Postoperative BMI of ≥25 kg/m2 was significantly associated with 2 times greater odds of missing the in-person clinical examination at any visit or becoming LTF after the first postoperative year. The clinical site was the single largest predictor of missing data at any visit. CONCLUSIONS: Current or previous smoking, part-time employment, and BMI of ≥25 kg/m2 were significant predictors of becoming LTF, and part-time employment was significantly associated with early LTF. BMI of ≥25 kg/m2 was also associated with late LTF and clinical LTF. The clinical site was significantly associated with missing data at any visit. While we cannot accurately predict who will become LTF, investigators should be aware of these factors to identify high-risk patients and focus retention strategies accordingly. CLINICAL RELEVANCE: Understanding factors related to becoming LTF in young, active patients undergoing anterior cruciate ligament reconstruction can help investigators target retention strategies to reduce LTF in studies requiring clinical follow-up in similar populations.
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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 | 0,030 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».