Perceived occurrence of an adverse event affects patient-reported outcomes after total hip replacement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dislocation, periprosthetic fracture and infection are serious complications of total hip replacement (THR) and which negatively impact on patients’ outcomes including satisfaction, quality of life, mental health and function. The accuracy with which patients report adverse events (AEs) after surgery varies. The impact of patient self-reporting of AEs on patient-reported outcome measures (PROMs) after THR is yet to be investigated. Our aim was to determine the effect of confirmed and perceived AEs on PROMs after primary THR. Methods A prospective single-centre cohort study of patients undergoing primary THR, with one-year follow-up, was performed. Participants completed forms pre-operatively and 3, 6, 9 and 12 months post-operatively, including Work Productivity and Activity Impairment (WPAI), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), EuroQol-5D-3 L (EQ5D), Self-Administered Patient Satisfaction (SAPS) and AE reporting questionnaires. Results were reported in three groups: No AE, reported but not confirmed AE and confirmed AE. A generalised linear model was used to compare among groups using robust standard errors (SE). Results Forty-one AEs were reported in a cohort of 417 patients (234 females), with 30 AEs reported by 3 months. Eleven (27 reported) infections, two (six reported) periprosthetic fractures and two (eight reported) dislocations were confirmed. Those in the no AE group reported significantly better outcomes that the reported AE group as measured by WOMAC Co-Eff 14.27 (p = 0.01), EQ5D − 0.128 (p = 0.02) and SAPS − 9.926 (p = 0.036) and the combined reported and confirmed AE groups as measured by WOMAC Co-Eff 13.72 (p = 0.002), EQ5D − 0.129 (p = 0.036) and SAPS − 11.512 (p = 0.004). No significant differences were seen in WPAI among groups. Conclusions Patients who report AEs have worse outcomes than those who do not, regardless of whether the AEs can be confirmed by standard medical record review methods. The observed negative trends suggest that patient perception of AEs may influence patient outcome in a similar way to those with confirmed AEs.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».