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Enregistrement W2343287949 · doi:10.3899/jrheum.151287

Total Hip Arthroplasty in 6690 Patients with Inflammatory Arthritis: Effect of Medical Comorbidities and Age on Early Mortality

2016· article· en· W2343287949 sur OpenAlexvenueno aff
Rüdiger J Weiss, Göran Garellick, Johan Kärrholm, Nils P. Hailer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthritisComorbidityArthroplastyInflammatory arthritisInternal medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We analyzed early mortality after total hip arthroplasty (THA) in patients with inflammatory arthritis (IA), adjusting for medical comorbidities and socioeconomic background. METHODS: Data on 6690 patients with IA who underwent THA during 1992-2012 were extracted from the Swedish Hip Arthroplasty Register. Data on comorbidity, measured using the Charlson Comorbidity Index (CCI), and socioeconomic data were gathered from the Swedish National Inpatient Register and Statistics Sweden. The CCI was divided into low (0), moderate (1-2), and high (> 2). Cox proportional hazards models were fitted to calculate adjusted HR of early mortality, with 95% CI. RESULTS: Twenty-five patients (0.4%) died within 0-90 days, giving a 90-day unadjusted survival rate of 99.6% (CI 99.5-99.8). Comorbidity was associated with an increased risk of death within 90 days postoperatively [high vs low CCI: adjusted HR 9.0 (CI 1.6-49.9)]. There was a trend toward lower risk of death during the period 1999-2005, although patients operated on during this period had more comorbidities than those operated on from 1992 to 1998. A large proportion of patients was re-admitted to hospital within 90 days after the index procedure (30.2%), but rarely for cardiovascular reasons. CONCLUSION: Medical comorbidity and an age above 75 years are associated with a substantial increase in the risk of early death after THA in patients with IA. Awareness of potential risk factors may alert clinicians and thus improve perioperative care.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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