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Enregistrement W1910467523 · doi:10.1002/acr.22390

Evaluation of Two Appropriateness Criteria for Total Knee Replacement

2014· article· en· W1910467523 sur OpenAlexaboutno aff
Hassan Ghomrawi, Michael M. Alexiades, Helene Pavlov, Denis Nam, Yoshimi Endo, Lisa A. Mandl, Alvin I. Mushlin

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineOxford knee scoreCohortPhysical therapyValgusTotal knee replacementOsteoarthritisDelphi methodArthroplastyKnee replacementAppropriateness criteriaSurgeryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Insurance expansion under the Affordable Care Act will amplify a projected 6-fold increase in total knee replacement (TKR) utilization by 2030 but will not fully address TKR disparities. Promoting appropriate use of TKR would help reduce disparities and improve outcomes. There are currently no validated appropriateness criteria (AC) for TKR in the US. We evaluated the performance of 2 non-US AC in a cohort of US TKR patients. METHODS: AC1 was developed in Spain using the modified Delphi method with 624 patient scenarios. AC2 was developed in Canada using the overall Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index score of >39 as the cutoff point for surgery. These criteria were applied to a random sample of TKR patients enrolled in our institutional registry. Preoperative clinical, radiographic, and patient-reported survey data were used in classifying patients. The rate of appropriateness was compared for the 2 AC. Inappropriate cases were further investigated to determine other mitigating factors beyond the criteria influencing the decision to operate. RESULTS: In total, 508 TKR procedures were evaluated. All patients had osteoarthritic radiographic changes. On the basis of AC1, 7.7% of cases were classified as inappropriate and 11.6% uncertain. On the basis of AC2, 31.5% were classified as inappropriate. Only 4.7% of the cases were classified as inappropriate by both ACs; however, there was poor agreement between the 2 AC (κ = -0.08). Beyond the criteria, failure of nonsurgical treatment and clinically significant valgus/varus deformities influenced the decision for surgery. CONCLUSION: There was poor agreement between 2 validated AC for TKR when tested in a US population. Culturally specific AC are needed to promote rational use of TKR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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