The influence of sociodemographic and health factors on adherence to home-based rehabilitation after fast-track total knee arthroplasty: secondary analysis of a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Adherence to home rehabilitation following total knee arthroplasty (TKA) is essential to reach optimal functional outcomes, especially in fast-track procedures. The aim of this study is to identify which sociodemographic and health factors significantly affect adherence in this context.Methods This is a secondary analysis of a randomized controlled trial with 52 patients. Adherence was measured as the percentage of completed exercises. Two statistical analyses were performed, one on the entire population and another on the telerehabilitation group only, to study which factors significantly affects adherence.Results The analysis included the 42 patients with adherence data (23 TRH, 19 control). In Analysis I (n = 42), six variables were statistically significant: history of depression (p = 0.00026), educational level (p = 0.00151), social support (p = 0.00157), treatment group (p = 0.0081), history of diabetes (p = 0.01153), and ASA score (p = 0.02752). In Analysis II (TRH, n = 23), three variables were significant: history of depression (p = 0.003), educational level (p = 0.006), and history of hypertension (p = 0.047).Conclusion There are sociodemographic and health factors affecting adherence to home rehabilitation post-TKA. Depression stands out as a negative factor, while high educational level and social support improve adherence. Telerehabilitation has positive effects and reduces the influence of social and economic factors.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».