Exploration of combined factors related to quality of life after knee replacement surgery
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to identify combined factors associated with lower postoperative quality of life (QOL) in knee replacement (KR) patients, utilising data from the Osteoarthritis Initiative (OAI) database. The data of 44 individuals from the OAI who underwent KR surgery was included in this study. Preoperative baseline data, including demographic information, comorbidities, depressive symptoms, knee-joint symptoms, and health-related QOL, were analysed using association rule analysis to identify single and combined factors linked to low postoperative QOL that were assessed with Short Form-12. Preoperative factors such as comorbidities, high Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC)-pain scores, poor physical function, and older age were strongly associated with lower postoperative physical component scores (PCS) at 2 years. When combined, these factors showed even stronger associations with lower PCS. No significant associations were found with PCS and mental component scores (MCS) at 1 and 2 years postoperatively. Our findings emphasize the importance of evaluating combined preoperative factors, including comorbidities, pain levels, physical function, and age, as they may be associated with lower postoperative QOL in patients who underwent KR. Considering combined factors, rather than assessing single factors in isolation, may provide a more appropriate understanding of postoperative outcomes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».