Association between socioeconomic status and patient-reported outcome at 1 year after shoulder arthroplasty for osteoarthritis or cuff-tear arthropathy: a nationwide cohort study of 2,292 arthroplasties
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to evaluate the association between socioeconomic factors and patient-reported Western Ontario Osteoarthritis of the Shoulder (WOOS) index at 1 year after hemiarthroplasty, reverse, or anatomical total shoulder arthroplasty for osteoarthritis or cuff-tear arthropathy. METHODS: Eligible patients were identified using linked national data from the Danish Shoulder Arthroplasty Registry and Statistics Denmark between April 2012 and April 2019. Univariable and multivariable linear regression was used to identify the association between socioeconomic factors and the WOOS index at 1 year following primary shoulder arthroplasty adjusted for age, sex, underlying diagnosis, implant design, and comorbidities. We examined socioeconomic factors including employment status, marital status, education, and income. Estimates were provided with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: 2,292 patients were identified with a mean WOOS index of 76 (standard deviation 24). In the adjusted analysis, unemployed patients had a significantly lower WOOS index compared with patients with low-level jobs (14, CI 7.0-21), patients with high-level jobs (19, CI 12-25), and retired patients (14, CI 8.3-21). Low education level was associated with a lower WOOS index compared with medium education (4.8, CI 2.6-7.0) and high education level (7.7, CI 5.0-10). There was no association between WOOS index and income or marital status. CONCLUSION: Unemployment and low education level were associated with worse WOOS index 1 year after shoulder arthroplasty for osteoarthritis or cuff-tear arthropathy. This highlights a potential inequity in patient-reported outcomes after shoulder 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».