MonitOring the health trajectory of patients with kNee osteoarthritis referred for orthopaedic opinion: Protocol for the MOTION parallel cohort-implementation study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This parallel cohort-implementation study, termed MonitOring the health Trajectory of patients with kNee osteoarthritis (MOTION), aims to understand treatment pathways and outcomes for people with knee osteoarthritis referred to Australian public hospitals for orthopaedic assessment (Part A cohort study), and how improving access to first-line care might improve outcomes (Part B implementation study). Methods and analysis: We will recruit approximately 400 adults with knee osteoarthritis referred for orthopaedic opinion to one of four public hospitals in Victoria, Australia. A subgroup enrolled in the study (n = 109) will receive improved access to community-based first-line care. Outcomes will be evaluated at baseline, 4-, 8-, 12- (primary end point), 24- and 60-months. The primary outcome will divide the cohort into 1's (willing to undergo, waitlisting for, or undergone, TKR surgery) or 0's (not willing to undergo, not undergone, and not waitlisted for, TKR surgery). Secondary outcomes include pain, knee- and health-related quality of life, physical activity participation and health care utilisation. Surgical and health trajectories will be reported descriptively, with factors associated with outcomes explored. The effectiveness of improving access to first-line care will be determined through propensity score methods. The cost-effectiveness of improving access to first-line care will be also be determined, and semi-structured interviews (1:1 and focus groups) involving participants, health professionals, administrators, and research team will inform a comprehensive process evaluation. Ethics and dissemination: Approved by St Vincent's Hospital Melbourne Human Research Ethics Committee (HREC 251/21). Findings will be disseminated to stakeholders including via conferences, peer-reviewed journals, and social and mainstream media.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».