Variability in Recommendations for Total Knee Arthroplasty Among Rheumatologists and Orthopedic Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The most rapidly growing population of patients undergoing total knee arthroplasty (TKA) is under the age of 65. The objective of our study was to gain insight into the factors influencing physicians' recommendations for persons in this age group with moderate osteoarthritis (OA). METHODS: Rheumatologists and orthopedic surgeons attending national meetings were asked to complete a survey including a standardized scenario of a 62-year-old person with knee OA who has moderate knee pain limiting strenuous activity despite medical management. We used an experimental 2 × 2 × 2 design to examine the effects of sex, employment status, and severity of radiographic OA on physicians' recommendations. Each physician was asked to rate a single scenario. RESULTS: The percentage of physicians recommending TKA varied from 30% to 55% for scenarios describing a patient with mild radiographic OA, and from 39% to 71% for scenarios describing a patient with moderate radiographic OA. Surgeons were less likely to recommend TKA for women compared to men of the same age, employment status, symptom severity, and functional status, and radiographs. Rheumatologists practicing in academic settings were more likely to recommend TKA compared to those practicing in nonacademic settings, and American surgeons were more likely to recommend TKA compared to their European counterparts. CONCLUSION: Orthopedic surgeons and rheumatologists vary significantly in their recommendations for patients with moderate knee pain and functional limitations. Both patient and physician characteristics influence physicians' recommendations, and rheumatologists and orthopedic surgeons display different patterns of decision making.
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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 | 0,011 | 0,076 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».