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Enregistrement W2035870644 · doi:10.3928/01477447-20100104-10

Stringent Patient Selection in Bulk Allograft Reconstructions

2010· article· en· W2035870644 sur OpenAlexaboutno aff
Judd E. Cummings, Erland Villanueva, David M. Cearley, Kevin B. Jones, R. Lor Randall

Notice bibliographique

RevueOrthopedics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelection (genetic algorithm)SurgeryOrthopedic surgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We hypothesized that stringent patient selection in the use of large bulk structural allografts for limb preservation would positively affect outcomes and decrease complication rates by eliminating certain comorbid or social factors known to contribute to the most detrimental sources of allograft failure: infection, fracture, and nonunion.Our selection criteria included patients who were younger than 50 years, nonsmokers, non-obese (body mass index <40), who did not receive radiation therapy to the recipient site perioperatively, and who underwent intercalary allograft reconstruction except in the upper extremity where osteoarticular allografts were permitted. Outcomes were assessed using the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) and Toronto Extremity Salvage Score (TESS) scoring systems. Twenty-three patients fulfilled our cohort inclusion criteria. The overall survival rate for the 23 allografts was 91% (21/23). Average MSTS and TESS scores were 76% and 87%, respectively. Eleven of 23 patients experienced at least 1 complication requiring a second procedure. Musculoskeletal Tumor Society scores among patients experiencing no complications averaged 83% vs 71% for patients experiencing at least 1 complication. Average TESS scores were 89% and 86%, respectively.The results of our early experience indicate there is no appreciable difference in complication rates among our series of patients stringently selected for bulk allograft reconstruction compared to other previously reported studies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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