The DRIVER collaboration

This multidisciplinary association of four research groups aims at improving osteoarthritis (OA) care. This is achieved using four interconnected projects. We will:

  1. determine the proportion of the general population with replaced knee or hip, determine factors that make a satisfied patient after knee or hip replacement surgery, and aim at avoiding potentially unnecessarily long medication (long antithrombotic medication) use after surgery
  2. develop methods to identify early OA from radiographs and determine the burden of health care caused by OA using Artificial Intelligence
  3. measure the costs of OA to society using new, more accurate cost analysis methods and
  4. develop better rehabilitation after knee or hip replacement surgery using mobile device–guided aquatic rehabilitation. Accomplishment of all these subprojects requires multidisciplinary interaction and expertise between all participating subprojects.

CONSORTIUM and SUBPROJECT 1 PI:

Juha Paloneva, Professor of General Surgery, Specialist in Orthopaedics and Traumatology, MD, PhD
Central Finland Healthcare District, Jyväskylä

SUBPROJECT 2 PI:

Sami Äyrämö, Adjunct professor
Faculty of Information Technology, University of Jyväskylä, Finland

SUBPROJECT 3 PI:

Paulus Torkki, Associate professor
Healthcare Operations Management, Department of Public Health, University of Helsinki, Finland

SUBPROJECT 4 PIs:

Ari Heinonen, Professor & Dean Faculty of Sport and Health Sciences
University of Jyväskylä, Finland

Benjamin Waller, PT, PhD, adj prof
Faculty of Sport & Health Sciences, University of Jyväskylä

In Finnish

Tämän monitieteisen neljän tutkimusryhmän yhteenliittymän tavoitteena on parantaa ja tehostaa nivelrikon hoitoa. Päämäärää tavoitellaan neljällä toisiinsa liittyvällä hankkeella:

  1. Määritämme tekonivelleikattujen nivelten määrän väestössä, selvitämme potilastyytyväisyyden taustatekijät ja pyrimme välttämään turhia lääkehoitoja selvittämällä tekonivelleikkauksen jälkeisen laskimotukoksen estolääkityksen lyhentämisen turvallisuuden
  2. Kehitämme keinoja tunnistaa nivelrikko röntgenkuvista ja nivelrikon terveydenhuollolle aiheuttama kuormitus tekoälyä käyttäen
  3. Määritämme nivelrikon kustannukset terveydenhuollolle ja yhteiskunnalle käyttäen aikaisempaa tarkempia laskentamenetelmiä
  4. pyrimme kehittämään tekonivelleikkauksen jälkeistä kuntoutusta käyttämällä mobiililaiteohjattua allaskuntoutusta. Kaikkien näiden osahankkeiden toteuttaminen edellyttää monialaista yhteistyötä muiden hankkeeseen osallistuvien osaamiskeskusten kanssa.