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Enregistrement W2272985436 · doi:10.1302/0301-620x.95b2.30608

Combined trabecular metal acetabular shell and augment for acetabular revision with substantial bone loss

2013· article· en· W2272985436 sur OpenAlexaff
M. Abolghasemian, Suksan Tangsataporn, Amir Sternheim, David Backstein, Oleg Safir, Allan E. Gross

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmentMedicineAcetabular fractureAcetabulumOrthodonticsDentistrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trabecular metal (TM) augments are a relatively new option for reconstructing segmental bone loss during acetabular revision. We studied 34 failed hip replacements in 34 patients that were revised between October 2003 and March 2010 using a TM acetabular shell and one or two augments. The mean age of the patients at the time of surgery was 69.3 years (46 to 86) and the mean follow-up was 64.5 months (27 to 107). In all, 18 patients had a minor column defect, 14 had a major column defect, and two were associated with pelvic discontinuity. The hip centre of rotation was restored in 27 patients (79.4%). The Oxford hip score increased from a mean of 15.4 points (6 to 25) before revision to a mean of 37.7 (29 to 47) at the final follow-up. There were three aseptic loosenings of the construct, two of them in the patients with pelvic discontinuity. One septic loosening also occurred in a patient who had previously had an infected hip replacement. The augments remained stable in two of the failed hips. Whenever there was a loose acetabular component in contact with a stable augment, progressive metal debris shedding was evident on the serial radiographs. Complications included another deep infection treated without revision surgery. Good clinical and radiological results can be expected for bone-deficient acetabula treated by a TM cup and augment, but for pelvic discontinuities this might not be a reliable option.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations163
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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