Multivariables Vorhersagemodell für das Ergebnis eines vollständigen Knieersatzes

Die totale Knieendoprothetik (TKA) ist ein chirurgischer Eingriff, der als häufige Lösung zur Überwindung von Einschränkungen eingesetzt wird, die durch fortgeschrittene Stadien schwerer Gonarthrose entstehen. Das Verfahren hat eine hohe Verbreitung, hohe damit verbundene Kosten und gilt als kosteneffektiv. Um die Ergebnisse zu optimieren, ist eine Rehabilitation unerlässlich. In der klinischen Praxis kann die Dauer der Rehabilitation für jeden Patienten jedoch sehr unterschiedlich sein und den programmierten Zeiten fehlt möglicherweise die notwendige Objektivität. Die derzeitige Ressourcenknappheit und die zunehmende Prävalenz erfordern die Entwicklung von Strategien zur Optimierung chirurgischer Ergebnisse, damit die Ressourcen des Gesundheitssystems effizient genutzt werden können, ohne den Nutzen des Patienten zu beeinträchtigen. Zu diesem Zweck müssen objektive und pragmatische Informationen verfügbar sein, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren und bei der klinischen Entscheidungsfindung hilfreich sein können. Tatsächlich wurden eine Reihe demografischer, biomedizinischer und psychosozialer Faktoren als Prädiktoren für TKA-Ergebnisse identifiziert (z. B. Gewicht, Alter, Erwartungen usw.). Einige davon stehen im Zusammenhang mit dem Bedarf an Krankenhausressourcen nach der Operation. Die meisten Forscher stützen ihre Vorhersagen jedoch auf retrospektive Studien, die hinsichtlich der Art der verwendbaren Variablen (Klinikgeschichte), der Qualität der Register und der Einschränkungen retrospektiver Designs begrenzt sind. Andererseits stützen sich die meisten prospektiven Forschungen bei ihren Vorhersagen auf eine begrenzte Anzahl von Ergebnissen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde dieses Projekt als prospektive Beobachtungsstudie mit zwei Beobachtungen jedes Patienten konzipiert.

• Das Hauptziel besteht darin, ein multivariables Vorhersagemodell für das TKA-Ergebnis zu implementieren, damit das Verfahren in zwei Aspekten optimal wird: Genesung des Patienten (sozialer und wirtschaftlicher Nutzen) und Nutzung der Ressourcen des Gesundheitssystems (wirtschaftlicher Nutzen). Die Umsetzung erfordert eine Verarbeitung der erfassten Informationen durch verschiedene Algorithmen und eine innovative Datenverarbeitung in diesem Bereich, basierend auf Data-Mining- und maschinellen Lerntechniken. Dies wird bei der Suche nach dem Modell mit der größten Vorhersagekapazität verwendet.
• Als sekundäres Ziel werden Informationen, die von Patienten sowohl im Endstadium der Erkrankung als auch mittelfristig nach dem Eingriff gewonnen werden, eine Untersuchung der funktionellen und psychosozialen Realität der Patienten mit Knie-Arthrose ermöglichen.