Unicompartmental Versus Total Knee Arthroplasty Database Analysis: Is There a Winner?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: TKA and unicompartmental knee arthroplasty (UKA) are both utilized to treat unicompartmental knee arthrosis. While some surgeons assume UKA provides better function than TKA, this assumption is based on greater final outcome scores rather than on change in scores and many patients with UKA have higher preoperative scores. QUESTIONS/PURPOSES: We therefore asked whether TKA would demonstrate (1) better change in clinical outcome scores from preoperative to postoperative states and (2) better survivorship than UKA. METHODS: We evaluated 4087 patients with 5606 TKAs and 179 patients with 279 UKAs performed between 1978 and 2009. Patients with TKA were older and heavier than patients with UKA (mean age, 68 versus 66 years; mean BMI, 32 versus 29). We compared preoperative, latest postoperative, and change in Knee Society Clinical Rating System (KSCRS), SF-12, and WOMAC scores. Minimum followup was 2 years (UKA: mean, 7 years; range, 2.0-23 years; TKA: mean, 6.5 years; range, 2.0-33 years). Preoperative outcome measure scores (WOMAC, SF-12, KSCRS) were higher in the UKA group. RESULTS: Patients with UKA had higher postoperative KSCRS and SF-12 mental scores. Changes in score for all WOMAC domains were similar between groups. Total KSCRS changes in score were similar between groups, although patients with TKA had higher knee scores (49 versus 43) but lower function scores than UKA (21 versus 26). Cumulative revision rate was higher for UKA than for TKA (13% versus 7%). Kaplan-Meier survivorship at 5 and 10 years was 95% and 90%, respectively, for UKA and 98% and 95%, respectively, for TKA. CONCLUSIONS: While patients with UKA had higher pre- and postoperative scores than patients with TKA, the changes in scores were similar in both groups and survival appeared higher in patients with TKA.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».