Outcomes and Predictors of Success for Arthroscopic Lysis of Adhesions for the Stiff Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
A stiff total knee arthroplasty (TKA) can manifest as pain and decreased range of motion (ROM). When conservative management including physical therapy and manipulation under anesthesia fails, arthroscopic lysis of adhesions (LOA) is frequently pursued. The authors examined the efficacy of LOA for the stiff TKA. They retrospectively reviewed the records of 18 patients who underwent LOA for stiff TKA between April 2013 and June 2016 and who failed to meet 90° ROM at 6 weeks postoperatively. They recorded patient demographics, ROM prior to TKA, and incidence of manipulation under anesthesia between initial TKA and LOA as well as pre- and postoperative outcomes of ROM, pain, and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores. The mean time from TKA to LOA was 117 days, with a mean follow-up of 449 days. Mean improvements in ROM flexion contracture, flexion, and arc were 6.11° (P<.05), 29.45° (P<.001), and 35.56° (P<.001), respectively. Range of motion improved for 17 of 18 patients. The WOMAC was completed by 15 of 18 patients, with a mean improvement in scores of 32.23% (P<.001); all 15 patients with available WOMAC scores improved. Pain score improved by a mean of 2.17 (P<.001), with 14 of 18 patients reporting decreased pain. Improvements in flexion contracture, flexion, ROM arc, WOMAC scores, and pain were all statistically significant (P<.05). Age, weight, body mass index, and time to LOA were found to be statistically significant predictors of outcome. Finally, pre-TKA and pre-LOA ROM parameters were found to be statistically significant predictors of post-LOA ROM outcomes. [Orthopedics. 2017; 40(6):e1062-e1068.].
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».