Prevalence and influencing factors of kinesiophobia after total knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis is a common degenerative disease in the elderly, and total knee arthroplasty is an effective treatment for end-stage knee joint diseases. However, kinesiophobia after surgery can impede patients' rehabilitation and affect the recovery of knee joint function. There are differences in the research on its related influencing factors. OBJECTIVES: This meta-analysis examined the prevalence and risk factors of kinesiophobia after TKA. METHODS: Pubmed, The Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Embase, Web of Science on the prevalence and risk factors of kinesiophobia after TKA was searched in science, MEDLINE and other databases. Duplicate literature, low quality literature, literature with inconsistent observation indicators, and literature without full text were excluded. Two independent researchers used Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to evaluate the quality of the included literature. After data extraction, Meta-analysis was performed using Stata17.0. RESULTS: A total of 11 articles involving 4039 cases were included in this meta-analysis to assess the prevalence of kinesiophobia after TKA. The overall prevalence was found to be 35% (95% CI: 27-44%). Subgroup analyses revealed varying prevalence rates based on age, education, income, and residence, with the highest prevalence observed in individuals under 65 years and those with lower levels of education and income. Key factors influencing the prevalence of kinesiophobia included pain (OR = 2.313, 95% CI: 1.556-3.07), low social support (OR = 1.681, 95% CI: 1.000-2.361), and negative coping strategies (OR = 1.344, 95% CI: 1.165-1.523). CONCLUSION: The prevalence of kinesiophobia after TKA is high. There are differences in the prevalence of kinesiophobia among people with different places of residence, different education levels, and different monthly incomes. At the same time, it is affected by many factors such as postoperative pain, low social support, low self-efficacy, negative coping, old age, and low education level.
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 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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».