Rating Systems to Assess the Outcomes After Total Knee Arthroplasty.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To assess the success of a total knee arthroplasty (TKA), scoring systems have been developed to provide a straightforward method of evaluating the outcomes of patients following surgery. Fully evaluating these outcomes is a challenging and time consuming task, and these simplistic measures often do not provide a complete picture of a patient's recovery. Therefore, we evaluated different scoring systems to determine the most effective method of assessing the outcomes of patients undergoing total knee arthroplasty. MATERIALS AND METHODS: We evaluated all knee scoring systems currently available in literature, and a total of 46 questionnaires met our inclusion and exclusion criteria. We then identified all the metrics assessed in the questionnaires (n=48) and subdivided them into objective, subjective, rehabilitative, and quality of life outcome measures. We identified the three most commonly referenced questionnaires (the Knee Society Scores, the Knee Osteoarthritis and Outcomes Scores, and the Western Ontario and McMaster Score-WOMAC) and assessed multiple permutations of these with other scoring systems to identify the combinations that would most comprehensively and efficiently evaluate the outcomes of patients undergoing TKA. RESULTS: Of the 48 metrics, we identified four subjective, eight objective, 20 rehabilitation, and 16 quality of life metrics. On permutation of the three most referenced scoring systems, the KSS and the KOOS together yielded the greatest coverage of the above metrics (79%). When the KSS, KOOS, and WOMAC, respectively, were combined with the Lower Extremity Function Scale (LEFS) and Short Form 36 (SF-36), they yielded 77, 73, and 60% coverage of the metrics and 35, 39, and 37% redundancy, respectively. CONCLUSION: Surgeons and researchers have attempted to fully evaluate the outcomes of patients undergoing TKA. The proposed combinations may provide a more comprehensive way to cost-effectively evaluate outcomes. Further analysis is required before attempting to create newer knee scoring systems.
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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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».