Patient-Reported Outcome Trajectories After Total Knee Arthroplasty in a Multiethnic Asian Cohort: A 5-Year Registry-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Patient-reported outcomes (PROs) after total knee arthroplasty (TKA) are well-documented in Western populations, but long-term trajectories and their determinants in multiethnic Asian populations remain poorly understood. We aimed to determine the 5-year PRO trajectories after TKA and identify factors associated with long-term improvement in a multiethnic Asian cohort. Materials and Methods This registry-based cohort study used prospectively collected data from a tertiary hospital in Singapore. We included 4964 consecutive cases with osteoarthritis undergoing primary TKA between January 1, 2008, and December 31, 2023. The primary outcomes were changes in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) total and subscale scores, measured at baseline and at 6 months, 1, 2, and 5 years postoperatively. Results The mean (SD) total WOMAC score improved from 38.6 (15.1) at baseline to 7.5 (9.2) at 5 years. The greatest improvement occurred within the first 6 months (mean change, 27.6 points; P < .001). In multivariable analysis, older age (≥ 75 years; OR 0.55, 95% CI 0.39–0.79) and the presence of one or more comorbidities (OR 0.83, 95% CI 0.71–0.96) were independently associated with lower long-term improvement. Recovery trajectories for pain and stiffness also differed significantly by ethnicity. Conclusion In this large, multi-ethnic Asian cohort, TKA provided substantial and durable improvements in PROs, primarily within the first 6 months. Long-term recovery trajectories, however, were independently associated with patient-level factors—notably age, comorbidity, and ethnicity—rather than surgical technique. These findings suggest that patient-centred risk stratification and culturally responsive perioperative care are critical for optimizing long-term outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».