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Enregistrement W4415439091 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.118

VIRTUAL VERSUS IN-PERSON PHYSIOTHERAPY FOLLOWING TOTAL KNEE ARTHROPLASTY: A COMPARATIVE ANALYSIS

2025· article· en· W4415439091 sur OpenAlexaff
Harman Chaudhry, Alexander Charalambous, Andrew Wainwright, Reza Najafi, Raman Mundi, David W. Pincus, Bheeshma Ravi

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortArthroplastyProtocol (science)Descriptive statisticsCohort studyTotal knee arthroplastyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual health care delivery accelerated during the COVID-19 Pandemic as healthcare providers and institutions innovated to continue providing high quality patient care. At our tertiary-level arthroplasty center, we developed and implemented a video-based post-operative physiotherapy program since March 2020 for patients undergoing total knee arthroplasty (TKA). The protocol was based on our centre's award-winning in-person physiotherapy post-operative program and administered by experienced physiotherapists via video-based software. In this study, we aimed to analyse and compare the outcomes of this program to a historical in-person cohort. We retrospectively reviewed the outcomes of the first 100 consecutive patients undergoing the virtual physiotherapy program at our institution (i.e., the virtual cohort). We captured range-of-motion (ROM) measurements and pain scores (as measured by the P4 questionnaire) as part of our standard practice, and these were summarized via descriptive statistics (means and standard deviations). We compared the outcomes to a historical cohort of 175 consecutive patients undergoing in-person physiotherapy at our institution (i.e., the in-person cohort). Comparative analysis was performed using a two-tailed Student's t-test. An alpha value of less than 0.05 was considered as statistically significant. At the initial post-operative visit, the virtual cohort had mean flexion of 92.0 (SD 15.6) degrees and extension of −9.7 (SD 6.7) degrees. At the discharge visit, mean flexion had improved to 122.6 (SD 7.6) degrees and mean extension to 1.0 (SD 2.1) degrees. Mean time to discharge was 6.2 (SD 1.2) weeks. The in-person cohort had mean initial flexion and extension of 94 (SD 17) degrees and −13.9 (SD 6.8) degrees, respectively. At the discharge visit, mean flexion had improved to 128.5 (SD 8.0) degrees and mean extension to −0.54 (SD 1) degrees. There was no difference in improvement in flexion from the initial visit (mean 30.6 degrees increase [virtual] vs 34.5 degrees increase [in-person], p=0.06). Both groups achieved near-full knee extension (£1 degree), although the in-person cohort experienced a greater improvement for this to occur (13.2 degree improvement vs 8.6 degree improvement, p < 0 .001). There was no difference in the number of physiotherapy visits to discharge between the cohorts (10.5 virtual vs 11.1 in-person, p=0.14). There was also no difference in final pain scores as measured by the P4 questionnaire (12.4 virtual vs 11.9 in-person, p =0.61) Physiotherapy following total knee arthroplasty can be delivered effectively virtually via video-based software and administered by experienced physiotherapists. Improvements in range-of-motion measures are comparable to those obtained in-person, with both groups achieving similar gains in flexion and near-full knee extension. These findings may have implications for the virtual delivery of post-operative care moving forward, especially among remote populations and patients with mobility limitations restricting travel.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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