Исследование удовлетворенности пациентов с помощью умных имплантатов колена

Прогнозирование и измерение функции колена после общей артропластики коленного сустава (TKA) было темой дебатов в области ортопедической хирургии в течение десятилетий. Ранний период восстановления после TKA является критическим временем для достижения функционального диапазона движения и подвижности. По этой причине пациенты традиционно рассматриваются через регулярные промежутки времени в течение послеоперационного периода для оценки. Для пациентов, которые не достигают целей во время раннего выздоровления, такие вмешательства, как манипуляция под наркозом (MUA) или модификации в протоколах физиотерапии, могут улучшить результаты. Удаленный терапевтический мониторинг (RTM) с использованием интеллектуальных имплантатов коленного сустава был предложен в качестве средства улучшения послеоперационного наблюдения с повышенным удобством для пациентов и без перегрузки амбулаторных ресурсов. Эти интеллектуальные коленные имплантаты собирают данные о объективных восстановлениях, включая диапазон движения (ПЗУ), количество шагов и каденция, и отправляют эти показатели в мобильное приложение, чтобы пациенты и их практикующие могли отслеживать их прогресс за пределами медицинского пространства. Это исследование направлено на сравнение послеоперационных результатов, сообщаемых пациентом и удовлетворенности с несколькими временными трудами между пациентами с RTM и пациентами с текущим стандартом обслуживания.

Понимание функционального восстановления пациента в их послеоперационной домашней среде может помочь ортопедическим хирургам лучше понять влияние социальных детерминантов здоровья (SDOH) на выздоровление. Одним из методов количественной оценки SDOH, который был популярен в области здравоохранения, является индекс депривации площади (ADI). ADI был разработан Университетом Висконсин-Мэдисон и использует адреса пациентов для демонстрации процентильной информации о ресурсах соседства (включая доход, образование, занятость и качество жилья), количественную оценку доступности здравоохранения. Some studies have found that while higher ADI may predict medical complications, non-home discharge, length of stay, and 90-day emergency department visits, there is low to no evidence that the metric is correlated with postoperative readmission rates, reoperation rates, or range of motion (ROM).Therefore, investigation into ADI as a predictor of outcomes following TKA needs to be further studied, particularly in juxtaposition with objective metrics of recovery.

Поэтому основная цель этого исследования состоит в том, чтобы разграничить, если существует корреляция между ресурсами SDOH, доступными для пациентов на основе их домашней среды, измеренной ADI, и дистанционно контролируемыми функциональными результатами после TKA. Вторичная цель состоит в том, чтобы определить, оценивались ли оценки боли и функции пациента, измеряемые травмой колена и результатом остеоартрита для замены суставов (Koos, Jr.) Коррелируют с дистанционно контролируемым функциональным улучшением после TKA. Третичная цель состоит в том, чтобы определить, как удовлетворенность пациента хирургическим вмешательством и послеоперационным выздоровлением сравнивается у пациентов с RTM и пациентами со стандартными заменами колена.