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Enregistrement W2593086430 · doi:10.2217/ebo.12.200

Surgical approaches for treatment of osteoarthritis

2013· other· en· W2593086430 sur OpenAlexaff
Victor M. Goldberg, Glenn D. Wera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensArthritis Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthopedic surgeryMedicineOsteoarthritisGeneral surgeryMedical educationFamily medicineSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis (OA) is a major cause of disability in persons older than 50 years of age. The cost of the treatment of osteoarthritis and other related chronic joint disorders in the USA is estimated at over US$125 billion annually. Approximately 15% of Americans were affected by arthritis in 1995 and the prevalence is expected to increase to over 18% by 2020 [1]. The significant increase in the prevalence of this disease has increased the demand for surgical treatments. In 2006, over 500,000 total knee replacements and over 250,000 hip replacements were performed in the USA, and this number is increasing at the rate of 10% for knee replacements and 2.5% for hip replacements per year [2]. While nonoperative treatment is the initial treatment approach to OA, for patients who have significant pain and functional disability despite conservative treatment, surgery may provide substantial benefits. Long-term outcomes of total joint replacement have demonstrated predictable, consistent satisfactory reduction in pain and improved function. However, the beneficial results of total joint arthroplasty must be tempered by the possibility of failure secondary to mechanical and biological problems and unsatisfactory outcome. This chapter will highlight the surgical procedures that are presently available for the treatment of significant OA. An overview of the indications and expectations for the surgical procedures is presented. In addition, some of the controversies associated with each treatment modality will be provided.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,012

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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