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Enregistrement W1921770897 · doi:10.2106/00004623-200301000-00005

RATES AND OUTCOMES OF PRIMARY AND REVISION TOTAL HIP REPLACEMENT IN THE UNITED STATES MEDICARE POPULATION

2003· article· en· W1921770897 sur OpenAlexaff
Nizar N. Mahomed, Jane Barrett, Jeffrey N. Katz, Charlotte B. Phillips, Robert Lew, Edward Guadagnoli, William H. Harris, Robert Poss, John A. Baron

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineTotal hip replacementEpidemiologyIncidence (geometry)Hip fractureHip replacementMultivariate analysisPopulationSurgeryOrthopedic surgeryOsteoporosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information on the epidemiology of primary total hip replacement is limited, and we are not aware of any reports on the epidemiology of revision total hip replacement. The objective of this study was to characterize the rates and immediate postoperative outcomes of primary and revision total hip replacement in persons sixty-five years of age and older residing in the United States. METHODS: We used Medicare claims submitted by hospitals, physicians, and outpatient facilities between July 1, 1995, and June 30, 1996, to identify individuals who had undergone elective primary total hip replacement for a reason other than a fracture (61,568 patients) or had had revision total hip replacement (13,483 patients). Annual incidence rates of primary and revision total hip replacement were calculated, and multivariate modeling was used to evaluate the association between patient characteristics and surgical rates. The rates of occurrence of five complications within ninety days postoperatively were also evaluated, and relationships between those outcomes and patient characteristics were assessed with use of multivariate models adjusted for hospital and surgeon volume. RESULTS: The rates of primary total hip replacement were three to six times higher than the rates of revision total hip replacement. Women had higher rates than men, and whites had higher rates than blacks. The rates of primary and revision total hip replacement increased with age until the age of seventy-five to seventy-nine years and then declined. The rates of complications occurring within ninety days after primary total hip replacement were 1.0% for mortality, 0.9% for pulmonary embolus, 0.2% for wound infection, 4.6% for hospital readmission, and 3.1% for hip dislocation. The rates after revision total hip replacement were 2.6%, 0.8%, 0.95%, 10.0%, and 8.4%, respectively. Factors associated with an increased risk of an adverse outcome included increased age, gender (men were at higher risk than women), race (blacks were at higher risk than whites), a medical comorbidity, and a low income. CONCLUSIONS: Analysis of United States Medicare population data showed that the rates of total hip replacement increased with age up to the age of seventy-five to seventy-nine years and that blacks had a significantly lower rate of total hip replacement than whites. The overall rates of adverse outcomes were relatively low, but they were significantly higher after revision than after primary total hip replacement. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic study, Level II-1 (retrospective study). See p. 2 for complete description of levels of evidence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations798
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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