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Enregistrement W2164037544 · doi:10.2174/1874312900802010007

Improving the Postmarket Surveillance of Total Joint Arthroplasty Devices

2008· article· en· W2164037544 sur OpenAlexafffund
Nizar N. Mahomed, Khalid Syed, Clement B. Sledge, Troyen A. Brennan, Matthew H. Liang

Notice bibliographique

RevueThe Open Rheumatology Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesArthritis SocietyOrthopedic Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineJoint arthroplastyArthroplastyInternet privacySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the FDA's approval process and postmarket surveillance strategies for THR devices. DESIGN: The FDA Center for Devices and Radiological Health (CDRH) 510k releasable database was used to document approved THR devices. The CDRH Medical Device Reporting data files were used to study the efficiency of the FDA's post-market surveillance system. Manufacturers were contacted to supply information regarding their implants. Medline was searched between 1966-1996 to determine the percentage of THR devices with published data on clinical outcomes. RESULTS: Between 1976 and 1996, 701 new THR devices were approved by the Substantial Equivalent (SE) route and 34 were approved on the basis of Premarket Approval PMA. The number of approvals doubled between 1991-1995 compared to 1976-1990. Seventy-four different manufacturers obtained approval to market THR devices. Only four manufacturers obtained approval via the PMA application. Under Mandatory Device Reporting all revision arthroplasties should be reported. Using data from 2 independent services for which we had US hospital discharge data in 1993 we estimate that only 3% of all revision THR were reported to the FDA. Manufacturers of hip implants failed to provide useful information. Medline search revealed only 15% of the approved THR devices had published data on outcomes. CONCLUSION: Current FDA premarket approval and postmarket surveillance strategies fail to provide information for evidence-based selection of THR devices. Recommendations are made to avert problems with device failures.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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