Reimagining Outcomes: A Perspective Review of Advances in Remote Monitoring Technologies in Post‐Arthroplasty Patient Care
Notice bibliographique
Résumé
Arthroplasty surgery is a common and successful end-stage intervention for advanced osteoarthritis. Yet, postoperative outcomes vary significantly among patients, leading to a plethora of measures and associated measurement approaches to monitor patient outcomes. Traditional approaches rely heavily on patient-reported outcome measures (PROMs), which are widely used, but often lack sensitivity to detect function changes (e.g. gait limitations) that may persist after surgery. Accessible measurement systems for objectively capturing functional outcomes have steadily emerged recently. Notably, wearable motion sensing and sensor-embedded prostheses offer high-resolution, real-time data on patient mobility, revealing discrepancies between PROMs and functional recovery trajectories. Coupled with advancements in mobile health platforms, opportunities for remote monitoring and remotely engaging arthroplasty patients is burgeoning. Smartphone applications have improved adherence to rehabilitation protocols, pain management, and patient satisfaction while enabling remote care and reducing healthcare utilization. However, barriers such as inconsistent protocols, the need for clinical validation, reliance on patient compliance with sensor use, small sample sizes, privacy concerns, cost and reimbursement challenges, and limited long-term data remain. Other emerging technologies are further enabling uptake, including but not limited to smart implants, in-home monitoring systems, and artificial intelligence (AI)/machine learning (ML)-enhanced analyses. Together, these technologies hold promise for more personalized, cost-effective strategies for comprehensive and patient-centered assessments that can inform tailored rehabilitation approaches, allow for near real-time assessment of patient outcomes, improve function, and promote earlier mobilization. Further research should focus on standardization and clinical validation, economic and environmental impact, and long-term efficacy to optimize their integration into routine clinical practice.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».