The impact of diabetes on physical and mental health status and patient satisfaction after total hip and knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of diabetes on physical and mental health status, as well as patient satisfaction, one-year following knee and hip total joint arthroplasty (TJA) for osteoarthritis (OA). METHODS: Participants were 626 hip and 754 knee TJA patients. Pre-surgery data were collected on socio-demographics and health status. The 12-item Short Form Health Survey (SF-12) was collected pre- and one year post-surgery, and physical (PCS) and mental component (MCS) summary scores computed. One-year patient satisfaction was also recorded. Four regression models tested the effect of diabetes on: 1) PCS change score; 2) MCS change score; 3) achieving minimal clinically important improvement (MCII) on PCS; and 4) patient satisfaction ('Somewhat or Very Satisfied' vs. 'Somewhat or Very Dissatisfied'). An interaction between surgical joint and diabetes was tested in each model. RESULTS: Self-reported diabetes prevalence was 13.0% (95% CI: 11.2%-14.7%) and was more common in knee 16.1% (95% CI: 13.4%-18.7%) than hip 9.3% (95% CI: 7.0%-11.5%) patients. In adjusted analyses, change scores were 2.3 units less on the PCS for those with diabetes compared to those without (p = 0.005). Patients with diabetes were about half as likely to achieve MCII as patients without diabetes (p = 0.004). Diabetes was not significantly associated with satisfaction or changes in MCS scores. Diabetes effects did not differ by surgical joint. CONCLUSIONS: Findings support that diabetes has a negative impact on improvements in physical health after TJA. Considering the growing prevalence of OA and diabetes in the population, our findings support the importance of perioperative screening and management of diabetes in patients undergoing TJA.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».