先导传感器随机对照试验：设定期望以增加全膝关节置换术后令人满意的结果 (SensorRCT)

加拿大每年进行超过 70,000 例全膝关节置换手术，在过去 5 年中增长了 17%，而且由于人口老龄化，预计还会进一步增加。 虽然全膝关节置换术可以改善患者的生活质量并且对医疗保健系统具有成本效益，但 20% 的患者经常报告对该手术不满意。 患者的不满与手术后未达到预期结果密切相关，尤其是在体育锻炼方面。 就适当的期望向患者提供咨询已被建议作为提高满意度的一种手段。 最近，我们小组开发了一种工具来预测全膝关节置换术后个体患者的功能能力。 该工具采用机器学习，根据在每个膝盖周围佩戴传感器系统时在诊所进行的功能测试，将患者分类为更有可能维持或改善功能。 术前在诊所实施此工具有助于为每位患者设定适当的期望。 我们的主要目标是比较全膝关节置换术后一年的患者满意度评分，这些患者被告知其特定的预期功能结果与未被告知其预期功能结果的患者相比。 我们假设被给予知情期望的患者会有更高的满意度得分。 这反过来可能会降低与不满意患者的额外门诊就诊相关的卫生系统成本。