Pilot Sensor Randomized Controlled Trial: verwachtingen scheppen om bevredigende resultaten te verhogen na totale knievervanging (SensorRCT)

In Canada worden jaarlijks in totaal meer dan 70.000 knievervangingsprocedures uitgevoerd, wat neerkomt op een groei van 17% over de afgelopen 5 jaar, waarbij verdere stijgingen worden verwacht als gevolg van de vergrijzing van de bevolking. Hoewel een totale knievervanging een verbeterde kwaliteit van leven voor patiënten biedt en kostenbesparend is voor de gezondheidszorg, meldt 20% van de patiënten routinematig ontevredenheid over de procedure. Ontevredenheid van de patiënt is sterk gekoppeld aan onvervulde verwachtingen van resultaten na de operatie, vooral met betrekking tot fysieke activiteit. Patiënten adviseren over de juiste verwachtingen is voorgesteld als een middel om de tevredenheid te verbeteren. Onlangs heeft onze groep een tool ontwikkeld om het functionele vermogen van een individuele patiënt na een totale knievervanging te voorspellen. Deze tool maakt gebruik van machine learning om patiënten te classificeren als patiënten met een grotere kans om hun functie te behouden of te verbeteren, op basis van een functionele test die in de kliniek is uitgevoerd terwijl ze een sensorsysteem om elke knie droegen. Het preoperatief implementeren van deze tool in de kliniek zou kunnen helpen bij het stellen van de juiste verwachtingen voor elke patiënt. Ons primaire doel is om patiënttevredenheidsscores één jaar na de totale knievervanging te vergelijken bij patiënten die op de hoogte waren van hun specifieke verwachte functionele uitkomst in vergelijking met patiënten die niet op de hoogte waren van hun voorspelde functionele uitkomst. We veronderstellen dat patiënten die een geïnformeerde verwachting krijgen, hogere tevredenheidsscores zullen hebben. Dit kan op zijn beurt de kosten van het gezondheidssysteem verlagen die gepaard gaan met extra kliniekbezoeken van ontevreden patiënten.