Artificial Intelligence in developing realistic expectations following a Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence (AI) in clinical decision-making has the potential to enhance patient understanding and confidence in treatment choices. This study evaluates the impact of an AI-based online tool in assisting patients with knee osteoarthritis (OA) to develop realistic expectations following a total knee arthroplasty. A total of 109 patients were enrolled; 4 were excluded (3 due to navigation difficulties and 1 due to time constraints), leaving 105 patients. All patients underwent clinical and radiographic assessment, followed by a final diagnosis and a treatment plan involving either non-operative management or surgery. Participants were invited to use an AI-based decision-support tool, and their time to complete the program was recorded. Upon completion, results were documented, and patients completed a questionnaire assessing the AI tool's usefulness and ease of use. The AI tool altered the treatment decision in 10.6 % of patients. Most participants found the AI system beneficial, with 83.8 % rating it as helpful and 96.1 % reporting ease of navigation. Additionally, 83.4 % of patients experienced greater peace of mind regarding their decision, and 90 % would recommend the AI tool. The mean time to complete the AI program was 17.5 min (range: 6–36 min, SD: 6.65). Statistically significant correlations were found between the severity of OA and the likelihood of surgical booking (p = 0.0121, OR = 3.57), BMI and surgery booking (p = 0.0036, OR = 1.28), and patient's age and surgical booking (p = 0.022). There was no significant association between AI recommendations and patients' final treatment decisions. However, lower predicted improvement in pain by AI was significantly associated with a contradiction in the patient's decision (p = 0.031, OR = 1.03). Older patients took longer to complete the AI program (p = 0.00041). Increased age correlated with a lower predicted risk of mortality (p = 0.0001) but a higher risk of complications (p = 0.003). Higher BMI was associated with a lower predicted complication risk (p = 0.002). Higher Oxford scores correlated with a lower likelihood of surgery (p = 0.011, OR = 1.09), while higher KOOS scores increased surgical likelihood (p = 0.044, OR = 0.89). The AI-based decision tool was well-received, providing reassurance and guidance for patients. However, its influence on actual treatment decisions was limited. Factors such as OA severity, BMI, and age significantly impacted surgical decisions, whereas AI predictions did not alter final choices. Further refinement of AI algorithms may enhance their predictive value and impact on decision-making.
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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».