Does obesity affect patient-reported outcomes following total knee arthroplasty?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is an existing perception that obesity has a negative impact on complications following total knee arthroplasty (TKA). However, data on the impact of obesity levels on patient-reported outcomes (PROMs) is sparse. We investigated the association between different obesity classes with PROMs among patients who underwent TKA. Methods We performed retrospective secondary analyses on data extracted from the total joint replacement data repository (Alberta, Canada) managed by the Alberta Bone and Joint Health Institute (ABJHI). Patients had WOMAC and EQ5D scores measured at baseline in addition to 3 and/or 12 months following TKA. Patients were stratified according to the World Health Organization (WHO) classification, into five body mass index (BMI) groups of normal, overweight, BMI class I, BMI class II, and BMI class III. The association between BMI and mean changes in WOMAC subscales (pain, function, and stiffness) and EQ-5D-5L index over the time intervals of baseline to 3 months and 3 to 12 months following TKA was assessed. Linear mixed-effects models were used, and the models were adjusted for age, sex, length of surgery, comorbidities, year of surgery, and geographical zone where the surgery was performed. Results Mean age was 65.5 years (SD = 8.7). Postoperatively, there was a significant improvement (p
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».