Optimising patient engagement for assessing total joint arthroplasty outcomes – a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient satisfaction is a critical outcome in total joint arthroplasty (TJA), yet assessing it effectively remains a challenge due to limitations in patient-reported outcome measures (PROMS). While these measures are commonly gathered in clinical settings, additional contact through mail or phone is often needed, and low response rates can affect the validity and reliability of collected data. To improve response rates, this study evaluated various methods of incentivizing patient participation in a randomized trial format, focusing on postal questionnaires. PATIENTS AND METHODS: The study investigated three methods to improve response rates: including a gift card with the questionnaire, promising a gift card upon questionnaire completion, and offering no incentive. It also examined whether different monetary values and the inclusion of the surgeon's name on materials impacted response rates. We tried to determine factors that could improve follow up telephone response rates in the group of patients that failed to return their questionnaires. RESULTS: Higher response rates were observed with monetary incentives (P = 0.056), larger amounts of money offered (P = 0.3839) for filling out the questionnaire, and if the surgeon's details were on the cover letter or questionnaire (P = 0.632). There was no correlation between age and sex and participation. We did find a statistically significant difference in total participation and poorer total knee arthroplasty outcomes scores (P < 0.001). CONCLUSION: Our study supports findings from prior research indicating that monetary incentives and personalized materials can improve response rates, although in this cohort, results were modest. Follow-up calls further boosted response rates, suggesting that multi-modal engagement may be beneficial. Although the response improvements were limited and lacked statistical significance, the study highlights the importance of refining strategies to ensure reliable PROMS data, which is vital for understanding patient outcomes in TJA. Future studies might consider demographic factors and other outreach methods to enhance PROMs data collection.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».