Pilotsensor randomisert kontrollert prøve: Sette forventninger for å øke tilfredsstillende resultater etter total knebytte (SensorRCT)

Mer enn 70 000 totale kneproteseprosedyrer utføres årlig i Canada, noe som representerer en vekst på 17 % de siste 5 årene, med ytterligere økninger forventet på grunn av en aldrende befolkning. Mens total kneprotese gir forbedret livskvalitet for pasientene og er kostnadseffektivt for helsevesenet, rapporterer 20 % av pasientene rutinemessig misnøye med prosedyren. Pasientmisnøye har vært sterkt knyttet til udekkede forventninger til utfall etter operasjonen, spesielt med hensyn til fysisk aktivitet. Rådgivning av pasienter om passende forventninger har blitt foreslått som et middel for å forbedre tilfredsheten. Nylig har vår gruppe utviklet et verktøy for å forutsi funksjonsevnen til en individuell pasient etter total kneprotese. Dette verktøyet bruker maskinlæring for å klassifisere pasienter som mer sannsynlig å opprettholde eller forbedre funksjon, basert på en funksjonstest utført på klinikken mens de bærer et sensorsystem rundt hvert kne. Implementering av dette verktøyet i klinikken preoperativt kan hjelpe til med å stille passende forventninger til hver pasient. Vårt primære mål er å sammenligne pasienttilfredshetsscore ett år etter total kneprotese hos pasienter som ble informert om deres spesifikke forventede funksjonelle utfall sammenlignet med pasienter som ikke ble informert om deres forutsagte funksjonelle utfall. Vi antar at pasienter som får en informert forventning vil ha høyere tilfredshetsscore. Dette kan igjen redusere helsesystemets kostnader forbundet med ytterligere klinikkbesøk fra misfornøyde pasienter.