Clinical and Economic Burden of Revision Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Surgery is indicated for symptomatic knee osteoarthritis (OA) when conservative measures are unsuccessful. High tibial osteotomy (HTO), unicompartmental knee arthroplasty (UKA), and total knee arthroplasty (TKA) are surgical options intended to relieve knee OA pain and dysfunction. The choice of surgical intervention is dependent on several factors such as disease location, patient age, comorbidities, and activity levels. Regardless of surgical treatment, complications such as infection, loosening or lysis, periprosthetic fracture, and postoperative pain are known risks and are indications for revision surgery. The clinical and economic implications for revision surgery are underappreciated. Over 55,000 revision surgeries were performed in 2010 in the US, with 48% of these revisions in patients under 65 years. Total costs associated with each revision TKA surgery have been estimated to be in excess of $49,000. The current annual economic burden of revision knee OA surgery is $2.7 billion for hospital charges alone. By 2030, assuming a 5-fold increase in the number of revision procedures, this economic burden will exceed $13 billion annually. It is appealing to envision a therapy that could delay or obviate the need for arthroplasty. From an actuarial standpoint, this would have the theoretical downstream effect of substantially reducing the number of revision procedures. Although no known therapies currently meet these criteria, such a breakthrough would have a tremendous impact in lessening the clinical and economic burden of knee OA revision surgery.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».