Patient experiences after surgically treated periprosthetic knee fracture in the distal femur – an explorative qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periprosthetic knee fractures (PPKF) following total knee arthroplasty (TKA) are rare, but represents a potentially devastating complication. A significant gap in understanding patient experiences related to the surgical treatment and recovery process remains. OBJECTIVE: The aim of the study was to explore patients' experiences 3-4 months after surgical treatment of a PPKF in the distal femur. METHOD: This exploratory qualitative study employed semi-structured, open-ended interviews with patients who had undergone surgical treatment for PPKF in the distal femur. Patients were recruited during hospitalization or at follow-up visits, with all approached individuals consenting to participate. Interviews were conducted three to four months post-surgery and data were analyzed thematically. RESULTS: Nine patients were interviewed between spring 2023 and spring 2024. The analysis yielded three themes: 1) Patient expectations of the recovery process, 2) Patient concerns - and consequently a desire for follow-up and information, and 3) The impact of recovery on independence and social life. Each theme was further illuminated with subthemes. CONCLUSION: This study highlights the major challenges of recovering from PPKFs in the distal femur, including physical pain, psychological stress, and social disruption. Unlike elective TKAs, the sudden nature of PPKFs leaves patients unprepared for the lengthy recovery process, which often leads to frustration and isolation. Dependence on family for daily tasks can intensify the feeling of being a burden. To enhance patients' recovery experiences and outcomes, clear communication and realistic expectations are essential in addressing these issues.
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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 ».