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Enregistrement W4414431722 · doi:10.2196/preprints.84011

Assessing Recovery in Total Knee Arthroplasty: A critical narrative review of Muscle Mass, Strength, Physical Performance and Patient Reported Outcome Measures. (Preprint)

2025· article· en· W4414431722 sur OpenAlexaboutno aff
Abderrahmane Boukabache, Nimalan Maruthainar, Vikrant Manhas, Darren J. Player

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrative reviewOsteoarthritisPatient-reported outcomeSystematic reviewRange of motionMEDLINEOutcome (game theory)Ceiling effectTotal knee arthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Total Knee Arthroplasty (TKA) is the primary treatment for advanced knee osteoarthritis. Despite its clinical success and favourable Patient-Reported Outcome Measures (PROMs), approximately 20–30% of patients continue to experience persistent functional limitations and muscle weakness. This highlights the need for a comprehensive evaluation of recovery parameters beyond pain and Range of Motion (ROM). Given the wide range of methods available for assessing TKA outcomes, clinicians often select tools based on personal preference and understanding, which may affect accuracy and consistency; for example, the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) may overestimate function compared to gait analysis studies. OBJECTIVE The aim of this study was to conduct a narrative review focusing on the utility, strengths and limitations of different outcome measures used in routine orthopaedic practice to optimise post-TKA evaluation. METHODS A literature search was conducted in February 2025 across two databases (PubMed and Web of Science). Eligible studies included original research articles, systematic reviews, and meta-analyses, that focused on validated measures used to evaluate TKA. Case reports, conference abstracts, and studies focused exclusively on surgical techniques were excluded. Themes were identified across studies to structure the results according to types of assessments and clinical applicability. RESULTS A total of 6,831 studies were retrieved and screened in this review, with four themes emerging around muscle mass, strength, performance and PROMs. The Oxford Knee Score (OKS) is favoured for its ease of use and minimal ceiling effects. Broader tools like KOOS and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) provide detailed insights but are less practical clinically. For muscle strength, the Portable Fixed Dynamometer (PFD) showed high reliability and comparability to Isokinetic Dynamometry. Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) remains the gold standard for assessing muscle mass, while Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) offers a practical alternative. The Five-Repetition Sit-to-Stand (5R-STS) test effectively evaluates lower limb power and speed. CONCLUSIONS Clinicians should integrate both objective (muscle mass, strength, performance) and subjective (PROMs) measures to improve TKA recovery assessment. This multidimensional approach not only enhances the accuracy of patient evaluation but also supports the development of tailored rehabilitation strategies that address individual deficits and optimise functional outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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