Predictors of Quality of Life among Osteoarthritis Patients after Knee Arthroplasty
Bibliographic record
Abstract
Purpose: To study predictive power of health literacy, self-management, functional status, patient engagement, and perceived person-centered care on quality of life of knee osteoarthritis patients after knee arthroplasty. Design: Predictive study design. Methods: The sample consisted of 112 patients with primary osteoarthritis of the knee after first arthroplasty in one tertiary hospital in Bangkok, who came to follow-up at 3 – 6 months after surgery. Data were collected using personal data questionnaire, the assessment of quality of life - 8D, patient health engagement scale, patient activation measure, health literacy questionnaires, consultation care measure, and modified Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression analysis. Main findings: Health literacy, self-management, functional status, patient engagement, and perceived person-centered care were accounted for 33.4% of variance in quality of life of patients with statistical significance (R2 = .334, F = 10.629, p < .05). Only functional status, patient engagement, and self-management could significantly predict quality of life of patients with arthroplasty (β = - .335, .249, .184, p < .05, respectively) Conclusion and recommendations: Nurses should be aware of promoting functional status and self-management in patients and develop care models by allowing the patients to engage in healthcare, plan and modify personal healthcare models. This could lead to better quality of life among the patients with osteoarthritis of the knee after arthroplasty. บทคดยอ วตถประสงค: เพอศกษาอำนาจการทำนายของความแตกฉานทางสขภาพ การจดการตนเอง ภาวะการทำหนาท ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย และการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลางตอคณภาพชวตผปวยขอเขาเสอมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยม รปแบบการวจย: การศกษาความสมพนธเชงทำนาย วธดำเนนการวจย: กลมตวอยาง จำนวน 112 คน เปนผปวยขอเขาเสอมปฐมภมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยมครงแรกทมารบการตรวจตดตามผลการรกษาหลงผาตด 3-6 เดอน ณ โรงพยาบาลระดบตตยภมแหงหนงในกรงเทพมหานคร เกบรวบรวมขอมลโดยใชแบบสอบถามสวนบคคล แบบประเมนคณภาพชวต แบบวดความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย แบบสอบถามการจดการตนเอง แบบประเมนความแตกฉานทางสขภาพ แบบสอบถามการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลาง และแบบประเมนภาวะการทำหนาท วเคราะหขอมลโดยใชสถตเชงพรรณนาและวเคราะหการถดถอยพห ผลการวจย: ความแตกฉานทางสขภาพ การจดการตนเอง ภาวะการทำหนาท ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย และการรบรการดแลแบบบคคลเปนศนยกลางสามารถรวมกนทำนายของคณภาพชวตผปวยขอเขาเสอมหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยมไดรอยละ 33.4 อยางมนยสำคญทางสถต (R2 = .334, F = 10.629, p < .05) โดยปจจยทสามารถทำนายคณภาพชวตไดสงสดอยางมนยสำคญทางสถต คอ ภาวะการทำหนาท (β = - .335, p < .05) รองลงมา คอ ความรบผดชอบตอสขภาพของผปวย (β = .249, p < .05) และการจดการตนเอง (β = .184, p < .05) ตามลำดบ สรปและขอเสนอแนะ: พยาบาลควรตระหนกถงการสงเสรมภาวะการทำหนาทและการจดการตนเองทเหมาะสมในผปวยหลงผาตดเปลยนขอเขาเทยม พฒนารปแบบการพยาบาลโดยการใหผปวยเขามามสวนรวมรบผดชอบตอสขภาพ วางแผนและปรบรปแบบการดแลสขภาพของตนเอง ซงจะนำไปสการมคณภาพชวตทดขน
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".