INFLUENCE OF PREOPERATIVE LIPIDS AND GLUCOSE ON POSTOPERATIVE RECOVERY OF PATIENTS WITH PRIMARY KNEE OSTEOARTHRITIS AFTER TOTAL KNEE ARTHROPLASTY
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the influence of preoperative lipids and glucose on the postoperative recovery of patients undergoing total knee arthroplasty (TKA) for knee osteoarthritis (KOA). Methods Clinical data were collected from 492 patients with KOA who were hospitalized and underwent surgical treatment in Department of Joint Surgery, The Affiliated Hospital of Qingdao University, from January 2021 to January 2022, including general clinical data and related blood biochemical para-meters in the fasting state before surgery. American Knee Society (AKS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores were recorded for the patients at six months after surgery, and WOMAC score <35 was considered good postoperative recovery, while WOMAC score >35 was considered poor postoperative recovery; AKS score >70 was consi-dered good postoperative recovery, and AKS score <70 was considered poor postoperative recovery. A logistic regression analysis was used to investigate the risk factors for low AKS score and high WOMAC score after TKA. Results The multivariate logistic regression analysis showed that in the AKS score group, the high level of serum apolipoprotein B (Apo B) and postoperative heavy physical labor were risk factors for poor postoperative recovery (P<0.05), while in the WOMAC score group, the low level of se-rum apolipoprotein A1 (Apo A1), the high level of triglycerides (TG), female sex, old age, and heavy physical labor were risk factors for poor postoperative recovery (P<0.05). Conclusion High preoperative serum levels of Apo B and TG, the low level of Apo A1, heavy physical labor, and female sex, and old age may increase the risk of poor postoperative recovery. Blood lipid management for KOA patients with hyperlipidemia before TKA may have a favorable impact on the postoperative recovery of pain and function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».