Polyethylene thickness is a risk factor for wear necessitating insert exchange
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this observational study was to investigate the optimal minimal polyethylene (PE) thickness in total knee arthroplasty (TKA) and identify other risk factors associated with revision of the insert due to wear. METHODS: A total of 84 TKA were followed for 11-16 years. All patients received the same prosthesis design (Interax; Howmedica/ Stryker) with halfbearings: separate PE-inserts medially and laterally. Statistical analysis comprised Cox-regression to correct for confounding. RESULTS: Eight knees (9.5%) had been revised due to thinning inserts and an additional patient is scheduled for revision. PE thickness, diagnosis, BMI and weight are risk factors for insert exchange. For each millimetre decrease in PE thickness, the risk of insert exchange increases 3.0 times, which remains after correction for age, gender, weight, diagnosis and femoral-tibial angle. Insert exchange was 4.73 times more likely in OA-patients compared to RA-patients. For every unit increase in BMI and weight the risk for insert exchange increases 1.40 times and 1.14 times, respectively. CONCLUSIONS: In conclusion we therefore advise against the use of thin PE inserts in modular TKA and recommend PE inserts with a minimal 8-mm thickness.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».