Efficacy of Lower-Limb Wearables to Assess Recovery Following Total Hip or Knee Arthroplasty: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this review was to assess the use of lower-limb wearable sensors in monitoring total hip arthroplasty (THA) or total knee arthroplasty (TKA) recovery. Outpatient postoperative assessment routinely focuses on patient-reported outcome measures, which can be limited by ceiling effects and subjective reporting. Wearable sensors provide objective, real-time, remote data, enabling recovery tracking, rehabilitation protocol adjustments, and patient exercise adherence. Lower-limb sensors are particularly useful, as close proximity allows monitoring of clinical outcomes specific to the affected joint. METHODS: Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science were searched to identify studies on monitoring following arthroplasty. Included articles employed lower-limb wearable devices for continuous, at-home, postoperative monitoring within 18 months of surgery in patients who underwent THA or TKA. Outcomes of interest included patient-reported outcome measures and objective physical activity. Of 532 screened articles, 10 were included; five investigated TKA patients, while five focused on THA. Objective metrics included step counts (n = eight) and range of motion (n = four). RESULTS: Postoperative outcomes showed significant improvements in the Oxford Hip Score (P < 0.001), Oxford Knee Score (P = 0.020), and University of California, Los Angeles Activity Index (P < 0.001) at three, six, and 12 months postoperatively, respectively. While no significant change in daily steps was noted within six months postoperatively, it significantly increased at the final follow-up, within one year of surgery, with TKA and THA patients demonstrating comparable improvements. CONCLUSIONS: The integration of lower-limb wearables into postoperative care for TKA and THA presents an innovative approach to monitoring recovery. Findings from this analysis show differences between TKA and THA, suggesting a unique trajectory for each surgery. Continuous, objective data may help assess patient progress, identify atypical recovery patterns at earlier time points, and individualize rehabilitation strategies. This data tracking may allow for earlier clinical interventions, particularly in underserved regions.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».