To Resurface or Not to Resurface the Patella in Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The management of the patellar articular surface at the time of primary total knee arthroplasty (TKA) is controversial. We used expected-value decision analysis to determine whether the patella should be resurfaced in TKA, and also whether secondary resurfacing on an unresurfaced patella is worthwhile. Outcome probabilities and utility values were derived from randomized controlled trials only. A decision tree was constructed and fold-back analysis was performed to ascertain the best treatment path. Sensitivity analyses were performed to determine the effect on decision-making of varying outcome probabilities and utilities. Our model showed patellar resurfacing is the best management strategy for the patella at the time of primary TKA. This decision is robust to changes in the specific data: the best path would remain the same as long as the incidence of persistent anterior knee pain (AKP) with resurfacing remains less than 29% (current mean, 12%) or the incidence of AKP after nonresurfacing falls below 12% (current mean, 26%). Delayed (ie, secondary) patellar resurfacing for ongoing patellar pain provides inferior results for the majority of patients. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, decision analysis. See the Guidelines for Authors for a complete description of levels of evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».