Pain in Non-Athlete Patients Undergoing Hip Arthroscopy for Femoroacetabular Impingement and Hip Labral Tears: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain in patients with orthopedic problems is an important aspect of surgical evaluation. However, the effect on the quality of life depends not only on the degree of pain but also on its type. Hip arthroscopy has been performed for hip joint symptoms caused by femoroacetabular impingement (FAI) and hip labrum tears. However, the degree and type of pain after hip arthroscopy remains unknown. Objective: This study aimed to clarify the degree and type of pain during 6 months after hip arthroscopy. Methods: Non-athlete patients aged 20 - 65 years who underwent hip arthroscopy between December 2018 and October 2019 participated in a questionnaire survey before hospitalization and at 1, 3, and 6 months after surgery. The questionnaire comprised the Japanese Orthopaedic Association Hip-Disease Evaluation Questionnaire (JHEQ) for quality of life, International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) for activities, and the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2) for pain. Results: The analysis included 10 patients (men: 4, women: 6, mean age: 38 ± 8.6 years, FAI: 6 cases, hip labrum tears: 4 cases). The average time from symptom onset to surgery was 26.9 ± 19.0 months. The analysis from before surgery to 6 months after surgery showed improvement over time in all scale scores (JHEQ, IPAQ, and SF-MPQ-2). The degree of pain was significantly improved based on the JHEQ visual analog scale evaluation (P = 0.019) 3 months after surgery. Significant improvement in intermittent pain (P = 0.011) based on SF-MPQ-2 was noted 3 months after surgery; however, no significant improvement in continuous pain was noted. Conclusions: Patients who underwent hip arthroscopy showed significant improvements in the degree of pain and type of intermittent pain from before surgery to 3 months after surgery, however, no change was observed in continuous pain.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».