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Enregistrement W2557283409

TKR WEAR MEASUREMENT IN 72 PATIENTS USING RADIOSTEREOMETRIC ANALYSIS

2018· article· en· W2557283409 sur OpenAlexaffabout
Trevor C. Gascoyne, Sara Parashin, Thomas R. Turgeon, Éric Bohm, Elise Laende, Michael Dunbar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensCanadian Orthopaedic Trauma Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsert (composites)MedicineImplantOrthodonticsRadiographyComputer scienceSurgeryEngineeringMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Articulation of the polyethylene (PE) insert between the metal femoral and tibial components in total knee replacements (TKR) results in wear of the insert which can necessitate revision surgery. Continuous PE advancements have improved wear resistance and durability increasing implant longevity. Keeping up with these material advancements, this study utilises model-based radiostereometric analysis (mbRSA) as a tool to measure in vivo short-term linear PE wear to thus predict long-term wear of the insert. Radiographic data was collected from the QEII Health Sciences Centre in Halifax, NS. Data consisted of follow-up RSA examinations at post-operative, six-, 12-, and 24-month time periods for 72 patients who received a TKR. Implanted in all patients were Stryker Triathlon TKRs with a fixed, conventional PE bearing of either a cruciate retaining or posterior stabilised design. Computer-aided design (CAD) implant models were either provided by the manufacturer or obtained from 3D scanned retrieved implants. Tibial and femoral CAD models were used in mbRSA to capture pose data in the form of Cartesian coordinates at all follow-ups for each patient. Coordinate data was manually entered into a 3D modeling software (Geomagic Studio) to position the implant components in virtual space as presented in the RSA examinations. PE wear was measured over successive follow-ups as the linear change in joint space, defined as the shortest distance between the tibial baseplate and femoral component, independently for medial and lateral sides. A linear best-fit was applied to each patient9s wear data; the slope of this line determined the annual wear rate per individual patient. Wear rates were averaged to provide a mean rate of in vivo wear for the Triathlon PE bearing. Mean linear wear per annum across all 72 patients was 0.088mm/yr (SD: 0.271 mm/yr) for the medial condyle and 0.032 mm/yr (SD: 0.230 mm/yr) for the lateral condyle. Cumulative linear wear at the 2-year follow-up interval was 0.207mm (SD: 0.565mm) and 0.068mm (SD: 0.484mm) for the medial and lateral condyles, respectively. Linear PE wear measurements using mbRSA and Geomagic Studio resulted in 0.056mm/yr additional wear on the medial condyle than the lateral condyle. Large standard deviations for yearly wear rates and cumulative measurements demonstrate this method does not yet exhibit the accuracy needed to provide short-term in vivo wear measurement. Inter-patient variability from RSA examinations is likely a source of error when dealing with such small units of measure. Further analysis on patient age and body mass index may eliminate some variability in the data to improve accuracy. Despite high standard deviations, the results from this research are in proximity to previously reported linear wear measurements 0.052mm/yr and 0.054mm/yr. Linear wear analysis will continue upon completion of >100 patients, in addition to volumetric PE wear over the entire articulating surface.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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