Metal Hypersensitivity and Orthopedic Implants: Survey of Orthopedic Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no clear consensus among orthopedic surgeons concerning metal hypersensitivity screening and orthopedic implants. OBJECTIVE: This study investigated practices and opinions about metal hypersensitivity and orthopedic implants via a survey administered to practicing orthopedists. METHODS: A questionnaire was sent to members of the Pennsylvania Orthopaedic Society electronically. Respondents were asked about preoperative and postoperative screening habits concerning metal hypersensitivity and implants. RESULTS: Forty-four physicians completed the survey. Only 11% of respondents reported that they always or often screen patients for metal hypersensitivity. Fifty percent of respondents stated that they only rarely refer patients for patch testing (and the remainder never do). If, however, patients were found to have a positive patch test, most providers were very likely to use a different implant. Other respondents were skeptical of the relationship between metal hypersensitivity and implant failure. Dermatitis, pain, and loosening were common reasons for postoperative testing. Seventy percent of respondents said that patch testing rarely or never changed their decision making. CONCLUSIONS: This study is reflective of the lack of consensus between orthopedists regarding patch testing. It demonstrates the diversity of opinions among orthopedists, the need for additional dialogue between orthopedic and dermatology specialties, and the need for larger studies investigating outcomes and metal hypersensitivity.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».