Influence of pre-operative co-morbidities on pain and function outcomes at 1 year after primary total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multimorbidity has been found to be associated with more pain and poorer function following total knee arthroplasty (TKA). We describe the relationship between both the total number of pre-operative co-morbidities, and individual co-morbidities, with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score at 12 months after TKR. METHODS: We performed a secondary analysis on 290 participants from the Arthroplasty Pain Experience (APEX) trial, with seventeen imputations by Chained Equations. Using multivariable adjusted linear regression models, we analysed the relationship between total number of pre-operative co-morbidities, followed by individual co-morbidities, with WOMAC score at 12 months after randomisation. RESULTS: Patients with ≥ 5 co-morbidities have worse outcomes compared to patients with 3 co-morbidities, scoring -9.6 points for function (95% CI -15.3 to -3.8), and -9.8 points for pain (95%CI -15.9 to -3.8). Patients reported worse pain with osteoporosis (-7.8 95%CI -14.1 to -1.6), peripheral vascular disease (-17.8 95%CI -34 to -1.8), depression (-9.8 95%CI -18.1 to -1.4), anxiety (-9.7 95%CI -18 to -1.4) or degenerative disc disease (-7.5 95%CI -13.3 to -1.7). Worse function was associated with osteoporosis (-7.1 95%CI -12.9 to -1.4), diabetes mellitus (-9.1 95%CI -15.6 to -2.6), anxiety (-8.1 95%CI -16 to -0.2) and degenerative disc disease (-8.6 95%CI -14.1 to -3.2). CONCLUSION: Pre-operative multimorbidity is associated with worse outcomes after TKA. Patients with pre-operative osteoporosis, anxiety and degenerative disc disease had worse pain and function at 12-months. Surgeons may use these results during discussion with patients about their potential outcome after TKA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».