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Enregistrement W1968201946 · doi:10.1002/art.37901

Which Patients Are Most Likely to Benefit From Total Joint Arthroplasty?

2013· article· en· W1968201946 sur OpenAlexafffundabout
Gillian Hawker, Elizabeth M. Badley, Cornelia M. Borkhoff, Ruth Croxford, Aileen M. Davis, Sheila Dunn, Monique A. M. Gignac, Susan Jaglal, Hans J. Kreder, Joanna E. M. Sale

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesYork UniversityUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWOMACMedicineOsteoarthritisPhysical therapyArthritisArthroplastyPopulationPoisson regressionLogistic regressionCohortAkaike information criterionInternal medicineSurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate patient predictors of good outcome following total joint arthroplasty (TJA). METHODS: A population cohort with hip/knee arthritis (osteoarthritis [OA] or inflammatory arthritis) ages ≥55 years was recruited between 1996 and 1998 (baseline) and assessed annually for demographics, troublesome joints, health status, and overall hip/knee arthritis severity using the Western Ontario and McMaster Universities OA Index (WOMAC). Survey data were linked with administrative databases to identify primary TJAs. Good outcome was defined as an improvement in WOMAC summary score greater than or equal to the minimal important difference (MID; 0.5 SD of the mean change). Logistic regression and Akaike's information criterion were used to determine the optimal number of predictors and the best model of that size. Log Poisson regression was used to determine the relative risk (RR) for a good outcome. RESULTS: Primary TJA was performed in 202 patients (mean age 71.0 years; 79.7% female; 82.7% with >1 troublesome hip/knee; 65.8% knee replacements). Mean improvement in WOMAC summary score was 10.2 points (SD 18.05; MID 9 points). Of these patients, 53.5% experienced a good outcome. Four predictors were optimal. The best 4-variable model included pre-TJA WOMAC, comorbidity, number of troublesome hips/knees, and arthritis type (C statistic 0.80). The probability of a good outcome was greater with worse (higher) pre-TJA WOMAC summary scores (adjusted RR 1.32 per 10-point increase; P < 0.0001), fewer troublesome hips/knees (adjusted RR 0.82 per joint; P = 0.002), OA (adjusted RR for rheumatoid arthritis versus OA 0.33; P = 0.009), and fewer comorbidities (adjusted RR per condition 0.88; P = 0.01). CONCLUSION: In an OA cohort with a high prevalence of multiple troublesome joints and comorbidity, only half achieved a good TJA outcome, defined as improved pain and disability. A more comprehensive assessment of the benefits and risks of TJA is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,014

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations191
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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