Metabolic Syndrome and the Incidence of Symptomatic Deep Vein Thrombosis Following Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We asked if patients with metabolic syndrome undergoing total knee replacement (TKR) have an increased risk for symptomatic deep vein thrombosis (DVT) at 3 months followup. METHODS: We reviewed 1460 patients from our joint registry undergoing primary, unilateral TKR between 1998-2006. Demographic variables of age, sex, comorbidity, and education were retrieved. Metabolic syndrome was defined as body mass index above 30 kg/m(2), diabetes, hypertension, and hypercholesterolemia. Logistic regression was used to examine the relationship of metabolic syndrome on the incidence of DVT. RESULTS: The overall incidence of symptomatic DVT was 4.4% (65/1460). Patients with metabolic syndrome had an increased incidence of DVT compared to those without metabolic syndrome (15.5% vs 3.4%). Adjusted analysis showed that the risk of symptomatic DVT in patients with metabolic syndrome was 3.2 times [odds ratio 3.2, 95% CI (1.0,15.4), p = 0.04] the risk in those without metabolic syndrome. CONCLUSION: Hospital protocols developed for prophylactic anticoagulation following TKR should give special consideration to patients with metabolic syndrome.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».