Einfluss des präoperativen Funktionszustandes und der Schmerzintensität auf Funktion und Schmerz 10 Tage und 3 Monate postoperativ nach Hüftendoprothesenimplantation
Bibliographic record
Abstract
In welchem Maß und wie beeinflussen die präoperative Schmerzintensität und Funktion die postoperativ zu erreichende Funktionalität zum Entlassungszeitpunkt? Gibt es zudem Covariablen (Störgrößen), die das Ergebnis nachhaltig beeinflussen? 68 Patienten wurden in die Studie aufgenommen. Als Messinstrument diente der Western Ontario und Mac Master Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Zudem wurden präoperativ Covariablen aufgenommen (Alter, Geschlecht, Body Mass Index (BMI), subjektiv angegebene schmerzfreie Gehstrecke, Operationsdauer, Prothesenart). Durch die Berechnung multivariater Regressionsanalysen und des Friedman Tests für das Gesamtkollektiv sowie für gebildete dichotomisierte Untergruppen (WOMAC < 110 und WOMAC > 110) konnte Folgendes gezeigt werden: Die erfassten Covariablen hatten keinen signifikanten Einfluss auf das Ergebnis 10 Tage oder 3 Monate postoperativ. Als einzige signifikante Einflussgröße auf das Ergebnis 10 Tage postoperativ stellte sich der präoperative Ausgangszustand heraus und das vollkommen unabhängig vom Ausgangsniveau. Des Weiteren konnten wir zeigen, dass Patienten, die sich mit schlechteren Ausgangsbedingungen der Hüft-TEP Implantation stellten (WOMAC > 110), bereits nach 10 Tagen einen signifikanten "Benefit" erzielten, wohingegen die Vergleichsgruppe (WOMAC < 110) dafür 3 Monate benötigte. Ergebnis der vorliegenden Arbeit: Nur der präoperative funktionelle Ausgangszustand hat unabhängig vom Ausgangsniveau einen signifikanten Einfluss auf das zu erwartende frühfunktionelle postoperative Ergebnis nach Hüft-TEP Implantation. Je früher sich der Patient im Verlauf der Krankenkarriere einer operativen Intervention stellt, umso besser wird das zu erwartende Ergebnis sein. Im Gegensatz dazu wird ein Patient mit bereits präoperativ deutlichem Funktionsverlust zwar kurzfristig eine deutlichere und schnellere Beschwerdelinderung erfahren, langfristig wird er jedoch funktionell nicht das Niveau der Vergleichsgruppe erreichen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".