Integration of Objective Pain Assessment Technologies in OPD TKR Rehabilitation: Cross-sectional Analysis of Clinical Outcomes and Treatment Customization
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Pakistan, total knee replacement (TKR) is a common surgical intervention for end-stage knee osteoarthritis. Effective post-operative rehabilitation is essential for optimal outcomes, with pain management being a critical component. This cross-sectional study examines the integration of objective pain assessment technologies in outpatient rehabilitation settings and analyzes their relationship with clinical outcomes and treatment customization. Methods: This cross-sectional survey was conducted across three campuses of Dr. Ziauddin Hospital from August 2023 to March 2024. Data was collected from 245 post-TKR patients and 78 healthcare providers. Assessment included documentation of pain evaluation methods, rehabilitation protocols, clinical outcomes, and technology adoption factors. Statistical analysis examined associations between assessment methodologies and patient outcomes. Results: Among surveyed centres, 42.3% utilized at least one objective pain assessment technology, with significant regional variation. The most commonly employed technologies were digital pressure algometry (24.6%), simple mechanical goniometry (18.7%), and digital visual analogue scales (16.5%). Centres employing objective assessment tools reported significantly better pain management scores (mean difference 1.7, p<0.01) and higher patient satisfaction (73.8% vs. 58.4%, p<0.01). Treatment customization based on objective measurements was associated with improved functional outcomes measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Conclusion: Integrating objective pain assessment technologies in post-TKR rehabilitation is associated with improved clinical outcomes and personalized treatment approaches. However, significant barriers include cost constraints, technical expertise limitations, and infrastructure challenges. Strategies to address these barriers could significantly enhance rehabilitation quality and patient outcomes across Pakistan’s diverse healthcare setting. DOI: https://doi.org/10.59564/amrj/03.02/007
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».