Preoperative Clinical Phenotyping for Individualised Rehabilitation in End-Stage Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) of the knee is a highly prevalent and heterogeneous condition. Identifying distinct clinical phenotypes within end-stage knee OA populations may inform tailored preoperative management strategies for individuals awaiting total knee replacement (TKR) surgery. Methods: This cross-sectional study employed exploratory factor analysis to identify clinical presentation patterns among patients with knee OA awaiting TKR in South Africa, using modifiable variables including demographic data, physical examination findings, patient-reported outcomes, and functional measures. Results: Three distinct clinical phenotypes emerged: (1) gait and weight—characterised by poor gait mechanics, obesity, and low self-efficacy; (2) central pain—encompassing central sensitisation, depression, and reduced functional performance; and (3) functional factors—reflecting muscular weakness and functional limitations. Conclusions: This study highlights the heterogeneity in clinical presentations among patients with end-stage knee OA awaiting TKR in South Africa. The identified phenotypes suggest a need for tailored, multidisciplinary preoperative interventions incorporating weight management, pain management, psychological support, targeted exercise programs, and behavioural change strategies to optimise post-surgical outcomes and enhance overall care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».