The Influence of Expectancies on Pain and Function Over Time After Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Expectancies have a well-documented influence on the experience of pain, responses to treatment, and postsurgical outcomes. In individuals with osteoarthritis, several studies have shown that expectations predict increased pain and disability after total knee replacement surgery. Despite the growing recognition of the importance of expectancies in clinical settings, few studies have examined the influence of expectancies throughout postsurgical recovery trajectories. The objective of the present study was to examine the role of presurgical expectancies on pain and function at 6-week, 6-month, and 1-year follow-ups after total knee arthroplasty. DESIGN AND PARTICIPANTS: Data were collected from patients scheduled for total knee arthroplasty 1 week before surgery and then at 6 weeks, 6 months, and 1 year after surgery. Correlational and multivariable regression analyses examined the influence of expectancies on patients' perceptions of pain reduction and functional improvement at each time point. Analyses controlled for age, sex, body mass index, presurgical pain intensity and function, pain catastrophizing, anxiety, and depression. RESULTS: Results revealed that expectancies significantly predicted pain reduction and functional improvement at 1-year follow-up. However, expectancies did not predict outcomes at the 6-week and 6-month follow-ups. Catastrophizing and depressive symptoms emerged as short-term predictors of postsurgical functional limitations at 6-week and 6-month follow-ups, respectively. CONCLUSIONS: The results suggest that targeting high levels of catastrophizing and depressive symptoms could optimize short-term recovery after total knee arthroplasty. However, the results demonstrate that targeting presurgical negative expectancies could prevent prolonged recovery trajectories, characterized by pain and loss of function up to 1 year after total knee arthroplasty.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».