MULTIDISCIPLINARY PERIOPERATIVE STRATEGIES TO IMPROVE OUTCOMES IN OSTEOARTHRITIS PATIENTS UNDERGOING JOINT REPLACEMENT: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) is a leading cause of disability, and joint replacement remains the gold-standard intervention for advanced disease. Perioperative challenges such as pain, infection, and delayed mobilization necessitate comprehensive care strategies. Multidisciplinary perioperative interventions, including enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols, prehabilitation, and preoperative optimization, have gained increasing attention. Objective: To synthesize evidence on the impact of multidisciplinary perioperative strategies on outcomes in OA patients undergoing hip or knee joint replacement. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. PubMed, Embase, MEDLINE, Scopus, and Cochrane Library were searched through March 2024. Eligible studies included adults undergoing arthroplasty for OA with perioperative multidisciplinary interventions. Outcomes assessed included pain, complications, length of stay (LOS), functional recovery, and patient satisfaction. Risk of bias was evaluated using Cochrane and Newcastle-Ottawa tools. Results: Eleven studies were included, comprising randomized controlled trials, cohort studies, systematic reviews, and narrative reviews. ERAS-based strategies consistently reduced LOS, opioid use, and complications, while improving functional outcomes and satisfaction. Subgroup analyses indicated particular benefits for elderly and high-risk patients, with nursing-led ERAS interventions enhancing recovery in frail populations. Prehabilitation showed mixed results, with potential benefits in patients with metabolic syndrome. Infection prevention optimization reduced per prosthetic joint infections. Study heterogeneity and variable quality limited comparability. Conclusion: Multidisciplinary perioperative strategies, especially ERAS protocols, improve clinical and patient-centered outcomes in OA patients undergoing joint replacement. Routine integration of such approaches is recommended, although further high-quality, standardized studies are needed to refine best practices.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».