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Enregistrement W2026884451 · doi:10.1002/art.20148

Early failures of total hip replacement: Effect of surgeon volume

2004· article· en· W2026884451 sur OpenAlexaff
Jane Barrett, Nizar N. Mahomed, John A. Baron, Jeffrey N. Katz

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineTotal hip replacementPopulationSurgeryCohortHazard ratioProportional hazards modelGeneral surgeryInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether provider volume is associated with early failures following total hip replacement (THR) requiring revision. METHODS: Claims data were analyzed to follow a cohort of 57,488 Medicare beneficiaries who underwent elective primary THR in 1995-1996 in 3,044 hospitals in the US. Patients were followed through the end of 1999. Failure of primary THR was defined as a subsequent revision THR, as determined by International Classification of Diseases, Ninth Revision codes in hospital claims. Hospitals were stratified into 4 volume groups: low (<25 THRs/year), medium (26-50, 51-100 THRs/year), and high (>100 THRs/year). Low-volume surgeons were defined as those surgeons performing <12 elective primary THRs annually in the Medicare population. Associations between the rates of revision and surgeon volume were determined by hazard ratios from a proportional hazard model, with adjustment for hospital volume, patient age, poverty status, sex, and comorbidities. We also examined whether the effect of surgeon volume on revision rates differed between the first 18 months postoperatively and later time periods. RESULTS: Among 57,488 patients who had elective primary THR in 1995-1996, 2,537 (4.4%) had at least 1 revision THR by the end of 1999, with 1,437 (56.6%) of these revisions occurring within the first 18 months after the index primary THR. Median followup time was 47 months (range 0-54). Patients of high-volume surgeons were less likely to have revision THRs than patients of low-volume surgeons, regardless of hospital volume stratum. Further analysis revealed that the effect of surgeon volume on revisions was striking in the first 18 months after surgery but was not evident in the subsequent years. CONCLUSION: Patients of low-volume surgeons have higher rates of revision THR than patients of high-volume surgeons, particularly within the first 18 months postoperatively. Referring clinicians should consider including surgeon volume among the factors influencing their choice of surgeon for elective THR.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations133
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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