Analysis of Total Ankle Arthroplasty Survival in the United States Using Multiple State Databases
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The aim of this study was to evaluate survivorship and risk factors for failure of total ankle arthroplasty (TAA) in the United States using large statewide, multipayer databases of inpatient discharges. TAA patients from 2005 to 2009 were identified from the Healthcare Cost and Utilization Project databases for 5 states (California, Florida, Nebraska, North Carolina, and Utah) and the New York Department of Health Statewide Planning and Research Cooperative System database. Patient demographics and clinical characteristics were extracted, and a multivariable logistic regression model was developed to assess risk factors for 90-day all-cause readmission and failure. Failure was defined as revision, arthrodesis, amputation, or implant removal. During the period of interest, 1545 patients received 1593 TAA. The coded etiology of arthritis was primary osteoarthritis (n = 854, 55.2%), posttraumatic arthritis (n = 466, 30.2%), rheumatoid arthritis (n = 129, 8.4%), and other (n = 96, 6.2%). The 5-year survival rate was 90.1%. Patients with a coded diagnosis of rheumatoid arthritis (odds ratio [OR] = 2.18; 95% confidence interval [CI] = 1.04-4.01) or who were readmitted within 90 days of TAA (OR = 3.41; 95% CI = 1.67-6.97) had significantly increased risk of failure. Risk factors for readmission were Charlson-Deyo Score ≥2 (OR = 3.05; 95% CI = 1.51-6.15) and increased length of stay during the arthroplasty (OR = 1.30; 95% CI = 1.16-1.47). LEVELS OF EVIDENCE: Therapeutic, Level IV: Observational study.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».