Pain in the Forecast: Investigating Weather Sensitivity Before and After Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: While many patients report that their symptoms are influenced by weather conditions prior to their knee arthroplasty (TKA), how weather-related pain (WRP) evolves following surgery remains poorly understood. This study investigated the prevalence of WRP prior to and after TKA, assessed whether TKA resolves preoperative WRP, evaluated the incidence of new-onset WRP postoperatively, and identified associated risk factors. Methods: We prospectively surveyed 87 patients (121 TKAs) at a mean follow-up of 9 years (range: 1–26 years). Patients completed a standardized questionnaire assessing WRP before and after surgery, along with patient-reported outcome measures (WOMAC, UCLA activity score, and SF-12). Statistical analysis was performed to assess the associations between WRP and clinical or demographic variables, as well as patient-reported outcome measures (PROMs) in patients with and without WRP. Results: Preoperatively, 31% of patients (37/121 knees) reported WRP. Following TKA, WRP resolved in 48% of these cases (18/37 knees), persisted in 16% (19/121 knees), and developed de novo in 16% of patients (20 knees). Postoperative WRP was significantly associated with the presence of WRP in other joints (p < 0.0001), and with female sex (p < 0.0008). Preoperatively, patients with WRP had worse WOMAC scores for pain (p = 0.046), stiffness (p = 0.012), and physical function (p = 0.024). Despite these differences, all groups demonstrated significant improvement in PROMs postoperatively, with no differences between groups at final follow-up (p > 0.125). Conclusions: TKA leads to the resolution of WRP in nearly half of affected patients; however, a subset develops new or persistent WRP. Female sex, and multi-joint involvement are associated with WRP after TKA. These findings underscore the importance of preoperative counseling regarding expectations for pain relief, particularly in relation to weather sensitivity.
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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 | 0,000 | 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 ».