The epidemiology of revision total knee and hip arthroplasty in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
Total knee arthroplasty (TKA) and total hip arthroplasty (THA) are recognised and proven interventions for patients with advanced arthritis. Studies to date have demonstrated a steady increase in the requirement for primary and revision procedures. Projected estimates made for the United States show that by 2030 the demand for primary TKA will grow by 673% and for revision TKA by 601% from the level in 2005. For THA the projected estimates are 174% and 137% for primary and revision surgery, respectively. The purpose of this study was to see if those predictions were similar for England and Wales using data from the National Joint Registry and the Office of National Statistics. Analysis of data for England and Wales suggest that by 2030, the volume of primary and revision TKAs will have increased by 117% and 332%, respectively between 2012 and 2030. The data for the United States translates to a 306% cumulative rate of increase between 2012 and 2030 for revision surgery, which is similar to our predictions for England and Wales. The predictions from the United States for primary TKA were similar to our upper limit projections. For THA, we predicted an increase of 134% and 31% for primary and revision hip surgery, respectively. Our model has limitations, however, it highlights the economic burden of arthroplasty in the future in England and Wales as a real and unaddressed problem. This will have significant implications for the provision of health care and the management of orthopaedic services in the future.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».