MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408152707 · doi:10.1016/j.tjfa.2025.100028

Getting fit for hip and knee replacement: The Fit-Joints multimodal intervention for frail patients with osteoarthritis – a pilot randomized controlled trial

2025· article· en· W4408152707 sur OpenAlexaffabout
Chinenye Okpara, Ahmed Negm, Jonathan D. Adachi, David Armstrong, Stephanie A. Atkinson, Victoria Avram, Justin de Beer, Genevieve Hladysh, George Ioannidis, Courtney Kennedy, Patricia Hewston, Arthur Lau, Justin Lee, Julie Richardson, Sharon Marr, Akbar Panju, Danielle Petruccelli, Lehana Thabane, Mitchell Winemaker, Alexandra Papaioannou

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of AlbertaMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University Medical CentreImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialOsteoarthritisPhysical therapyPilot trialIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationAlternative medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults with frailty have high risk for poor postoperative outcomes. OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of a multimodal prehabilitation program in older adults with frailty awaiting hip or knee replacement. DESIGN: Parallel two-arm randomized controlled pilot trial. PARTICIPANTS AND SETTING: Community-dwelling older adults with frailty awaiting joint replacement aged ≥60 years recruited from the Musculoskeletal Central Intake and Assessment Centre (MSK CIAC), Ontario. INTERVENTION: Exercise, protein and vitamin D supplements, and medication review. MEASUREMENT: Feasibility was assessed based on predefined progression criteria for recruitment, retention, data completion and adherence to intervention components. Clinical outcomes including Oxford Knee and Hip Scores, frailty index, Short Physical Performance Battery and health-related quality of life were collected at baseline, 1-week preoperative, 6-weeks and 6-months postoperative and were evaluated using generalized linear mixed models for repeated measures. RESULTS: A total of 69 participants were enrolled. Recruitment rate was 35 %. Participants' mean age was 74 (standard deviation (SD): 7.5); 51 % were prefrail and 36 % were frail. Participant retention was 81 %, and data completion was ≥80 %. Mean adherence to strength exercises was 4 days (95 % confidence interval (CI): 3-5 days/week), balance 3 days (95 % CI: 2-4 days/week), and flexibility 3 days (95 % CI: 3-4 days/week). Adherence to vitamin D intake was 82 % (95 % CI: 73-92 %), and medication review consultation completion was 86 % (95 % CI: 68-95 %). These outcomes met the target values for feasibility success. The Oxford Knee Score at 6-months postoperative 8.78 (95 % CI: 0.40-17.16) showed a clinically meaningful and statistically significant difference between treatment groups. There were also indications of clinically relevant changes for frailty and quality of life post-surgery. CONCLUSION: This trial provides strong evidence of feasibility and indications of improvements in postoperative clinical outcomes. Challenges to implementation and adherence were identified that can inform modifications to study design for future trials. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02885337. Registered August 31, 2016. https://classic. CLINICALTRIALS: gov/ct2/show/NCT02885337.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Frailty & AgingMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207