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Enregistrement W137724800 · doi:10.1055/s-0030-1248043

Adverse Effects of Increased Body Mass Index and Weight on Survivorship of Total Knee Arthroplasty and Subsequent Outcomes of Revision TKA

2010· article· en· W137724800 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Mulhall, Hassan Ghomrawi, William M. Mihalko, Quanjun Cui, Khaled J. Saleh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Knee Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurvivorship curveBody mass indexTotal knee arthroplastyArthroplastyPhysical therapyAdverse effectSurgeryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the effects of increased weight and body mass index (BMI) on total knee arthroplasty (TKA) survivorship and on functional outcomes and quality of life following revision TKA, a prospective cohort study of 291 consecutive revision TKA patients was performed. Average patient BMI was 32.3 +/- 7.7, and 57% of patients were obese (BMI > or = 30). The obese group was not significantly different from the nonobese group regarding reasons for prosthesis failure; however, they were more likely to experience certain comorbidities. Body mass index and weight were both significant predictors of survivorship of primary TKA (regression coefficient BMI = -1.852, P = .004; regression coefficient weight = -0.405, P = .000) in multivariate regression. At 6-month follow-up, improvement of Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) stiffness, WOMAC difficulty of function, and Knee Society Score (KSS) function scales at 6 months after revision TKA was significantly lower (at the 0.001 level, two tailed) in patients with higher BMI, weight, or both. In regression analysis, BMI was a significant predictor of Short Form-36, WOMAC difficulty of function, and KSS. Weight and BMI have deleterious effects on the longevity of primary TKA and functional and quality of life outcomes following revision TKA. These findings indicate a need for more effective management of these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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