Perioperative Satisfaction and Health Economic Questionnaires in Patients Undergoing an Elective Hip and Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early hospital discharge shifts the recovery burden toward the patient and can leave patients and their caregivers anxious about the recovery process. Postoperative home care must be broadened to include appropriate and adequate support to address recovery at home. In this prospective study, patient and caregiver perspectives on the level of preparation/satisfaction and cost associated with management of recovery in the postoperative period were evaluated. Methods: We designed this prospective study to measure patient-reported outcomes and to inform the design of a postoperative home monitoring system. Patients undergoing inpatient total hip or knee replacements were recruited from a preadmission clinic at a university hospital. Patients and caregivers completed preoperative, postoperative, and health economic questionnaires. Bivariate analyses were conducted to understand factors associated with satisfaction with care. Results: Of 239 patients and caregivers recruited, preoperative questionnaire was completed by 98.8% of patients, the postoperative follow-up questionnaire was completed by 94.2% of patients, 75% of informal caregivers completed the postoperative follow-up questionnaires, and 93.7% completed the health economic questionnaire. The postoperative satisfaction scores were higher than the preoperative needs/expectation scores for both the overall and individual subscales. Patients undergoing hip arthroplasty reported higher satisfaction scores for postoperative pain management than patients undergoing knee arthroplasty (hip arthroplasty vs. knee arthroplasty: 4.07 ± 1.11 vs. 3.37 ± 1.51; P < 0.001). Patients who underwent knee arthroplasty reported better satisfaction scores with regard to having enough information on how to manage leg stiffness at home compared to patients undergoing hip arthroplasty (knee arthroplasty vs. hip arthroplasty: 3.13 ± 1.35 vs. 2.78 ± 1.30; P = 0.04). Conclusion: Overall, patients are generally satisfied with perioperative care, but they have distinct needs and expectations regarding perioperative medication and postoperative pain management. Virtual postoperative monitoring may be a useful tool during postoperative care to address many of patients’ concerns.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».