Impact of Telerehabilitation on Rehabilitation Efficacy and Patient Satisfaction After Knee Surgery: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative rehabilitation after knee surgery is crucial for functional recovery, but traditional in-person methods can impose burdens on patients, particularly those with mobility limitations or living remotely. Telerehabilitation, leveraging digital platforms, offers a potential alternative, yet its comparative efficacy and acceptability remain debated, especially across surgery types. Objective: This study aims to evaluate whether telerehabilitation improves postoperative rehabilitation satisfaction and efficacy compared to traditional methods for patients undergoing knee joint surgery. Methods: Six databases (Web of Science, PubMed, MEDLINE, ScienceDirect, Embase, and Cochrane Library) were searched from inception to September 27, 2025. Eligibility criteria included randomized controlled trials (RCTs) comparing telerehabilitation with traditional rehabilitation in adult patients undergoing postoperative knee surgery, reporting patient satisfaction and/or efficacy outcomes. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias 1 tool (developed by the Cochrane Collaboration). Data were synthesized using random-effects meta-analysis with the Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman method for CIs, reporting standardized mean differences or mean difference, τ2 (between-study variance), τ (between-study SD), and prediction intervals (PIs) where applicable. Heterogeneity was assessed with τ2, τ, and PIs. Certainty of evidence was evaluated using GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) criteria. Results: In total, 19 randomized controlled trials were included. Overall, patient satisfaction showed no significant difference between telerehabilitation and traditional rehabilitation (standardized mean difference [SMD] 0.15, 95% CI -0.48 to 0.78; P=.48; τ2=0.30; τ=0.55; PI=-1.17 to 1.47). Subgroup analysis revealed lower satisfaction with synchronous telerehabilitation (k=4 included studies; SMD -0.52, 95% CI -1.02 to -0.02; P=.04; τ2=0.17; τ=0.41) and higher with asynchronous (k=6 included studies; SMD 0.56, 95% CI 0.08-1.03; P=.02; τ2=0.30; τ=0.55). Telerehabilitation showed significant improvements on total Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC; k=4; SMD -0.76, 95% CI -1.38 to -0.14; P=.02; τ2=0.08; τ=0.29; PI=-1.85 to 0.33), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS; k=5; SMD 0.58, 95% CI 0.47-0.70; P=.01; τ2=0; τ=0; PI=0.36-0.80), timed-up-and-go (TUG) test (k=4; mean difference [MD]=-2.73 seconds, 95% CI -4.50 to -0.96; P=.04; τ2=1.14; τ=1.07; PI=-7.17 to 1.72) and knee extension range (k=3; MD=9.64°, 95% CI 6.89-12.39; P=.049; τ2=2.45; τ=1.56; PI=0.60-18.68). Conclusions: The pooled average effects suggest that telerehabilitation is noninferior to traditional care for patient satisfaction on average and may improve pain and function and some objective measures. However, bootstrapped PIs and between-study variability indicate that effects vary by context, so implementation should therefore be individualized with attention to modality, patient digital literacy, and technical support. Targeted trials with standardized measures are recommended to increase certainty and narrow the expected distribution of effects.
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 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 | 0,025 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».