In previous studies, 50%-70% of patients referred to orthopedic surgeons for total knee replacement (TKR) were not surgical candidates at the time of initial assessment. The purpose of our study was to identify and cross-validate patient self-reported predictors of suitability for TKR and to determine the clinical utility of a predictive model to guide the timing and appropriateness of referral to a surgeon.
We assessed pre-consultation patient data as well as the surgeon's findings and post-consultation recommendations. We used multivariate logistic regression to detect self-reported items that could identify suitable surgical candidates.
Patients' willingness to undergo surgery, higher rating of pain, greater physical function, previous intra-articular injections and patient age were the factors predictive of patients being offered and electing to undergo TKR.
Dans des études précédentes, de 50 % à 70 % des patients dirigés vers des chirurgiens orthopédistes pour une arthroplastie totale du genou (ATG) n’étaient pas des candidats à la chirurgie au moment de l’évaluation initiale. Notre étude visait à recenser et à contrevalider les facteurs prédictifs de l’opportunité d’une ATG fondés sur des renseignements fournis par les patients, ainsi qu’à déterminer l’utilité clinique d’un modèle de prévision qui évaluerait le moment et la pertinence de diriger un patient vers un chirurgien.
Nous avons évalué les données des patients préconsultation ainsi que les conclusions du chirurgien et ses recommandations postconsultation. Nous avons mené une analyse de régression logistique multivariée pour détecter les éléments autodéclarés qui permettraient de reconnaître les candidats pour la chirurgie.
Les facteurs permettant de prédire si un patient se ferait offrir une ATG et choisirait de subir l’intervention étaient la disposition favorable du patient à se faire opérer, une douleur d’intensité élevée, des capacités physiques fonctionnelles supérieures, des antécédents d’injections intra-articulaires et l’âge.
The application of the model developed in our study would effectively reduce the proportion of nonsurgical referrals by 25%, while identifying the vast majority of surgical candidates (> 90%). Using patient-reported information, we can correctly predict the outcome of specialist consultation for TKR in 70% of cases. To reduce long waits for first consultation with a surgeon, it may be possible to use these items to educate and guide referring clinicians and patients to understand when specialist consultation is the next step in managing the patient with severe osteoarthritis of the knee.
Concrètement, l’application du modèle élaboré durant notre étude réduirait le nombre de patients dirigés vers un chirurgien sans motif valable dans une proportion de 25 %, tout en permettant de reconnaître la vaste majorité des candidats à la chirurgie (> 90 %). À partir des renseignements fournis par les patients, nous pouvons prédire correctement le résultat d’une consultation avec un spécialiste pour une ATG dans 70 % des cas. Les conclusions de notre étude pourraient servir à réduire les longs délais d’attente pour une première consultation avec un chirurgien en aidant les professionnels de la santé et les patients à déterminer quand il convient de consulter un spécialiste pour la prise en charge d’une gonarthrose grave.