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Enregistrement W2259076358 · doi:10.1302/0301-620x.92b5.24129

Comparison of standard and gender-specific posterior-cruciate-retaining high-flexion total knee replacements

2010· article· en· W2259076358 sur OpenAlexaboutno aff
Y.-H. Kim, You‐Jung Choi, J.-S. Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery - British Volume · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsthesisMedicineRadiological weaponKnee prosthesisPatient satisfactionFLEXComplicationFemurSurgeryOrthodonticsPhysical therapyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We undertook a study in which 138 female patients with a mean age of 71.2 years (51 to 82) received a standard NexGen CR-flex prosthesis in one knee and a gender-specific NexGen CR-flex prosthesis in the other. The mean follow-up period was 3.25 years (3.1 to 3.5). The aspect ratios of the standard and gender-specific prostheses were compared with that of the distal femur. The mean post-operative Knee Society knee scores were 94 (70 to 100) and 93 (70 to 100) points and the function scores were 83 (60 to 100) and 84 (60 to 100) points for the standard implants and the gender-specific designs, respectively. The mean post-operative Western Ontario and McMaster Universities score was 26.4 points (0 to 76). Patient satisfaction, the radiological results and the complication rates were similar in the two groups. In those with a standard prosthesis, the femoral component was closely matched in 80 knees (58.0%), overhung in 14 (10.1%) and undercovered the bone in 44 (31.9%). In those with a gender-specific prosthesis, it was closely matched in 15 knees (10.9%) and undercovered the bone in 123 (89.1%). Since we found no significant differences between the two groups with regard to the clinical and radiological results, patient satisfaction or complication rate, the goal of the design of the gender-specific CR-flex prosthesis to improve the outcome was not achieved in our patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations65
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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