Traumatic knee injury healthcare pathways and outcomes: the Australian Knee Injury Inception Cohort Study (KIICS) protocol
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making for the optimal management of traumatic knee injuries can be challenging. Clinical trials reveal only small differences between surgical and non-surgical approaches, while patient and clinician biases, as well as healthcare access issues, may also influence management. Little is known about the real-world healthcare pathways for patients with a knee injury, as well as the person- and/or healthcare-related factors that influence management strategies and outcomes. The Australian Knee Injury Inception Cohort Study (KIICS) aims to: (1) describe healthcare pathways following acute knee injury (including the timing and type of healthcare consultations); (2) identify patient- and/or healthcare-related predictors of management strategy (ie, surgical vs non-surgical); and (3) examine the long-term outcome of different injury types, healthcare pathways and management strategies. KIICS is a nationwide prospective longitudinal inception cohort study recruiting Australians who have sustained an acute knee injury within the previous 6 months that disrupted daily activities or sports and led to a healthcare consultation. Participants will complete online questionnaires at enrolment and at 6 months, 1, 2, 5 and 10 years post-injury. The data to be collected will include sociodemographic characteristics, knee injury history, the sequence of healthcare consultations and referral patterns, and management strategies (ie, surgical vs non-surgical). Patient-reported outcomes will include knee pain and instability, knee-related quality of life, patient-acceptable symptom state, health-related quality of life, mental health, fear of reinjury, return-to-sport status and activity level. Detailed statistical analysis plans will be developed to address the study's key research questions, informing clinical practice, shared decision-making and healthcare policy.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».