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Enregistrement W2794469459 · doi:10.1016/j.jor.2018.03.025

Correlation of tibial bone defect shape with patient demographics following total knee revision

2018· article· en· W2794469459 sur OpenAlexaff
Madhav Bole, Matthew G. Teeter, Brent A. Lanting, James L. Howard

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyTibiaOrthodonticsDemographicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bone defects of the proximal tibia following revision total knee arthroplasty (TKA) are challenging to manage, but must be addressed to provide lasting stability. This paper will categorize tibial bone defects into shape groups and correlate resulting groups to patient demographic data. METHODS: Retrospective analysis of four hundred and four patients post revision TKA between January 2005 and February 2014 was conducted. One hundred and eighteen met the inclusion criteria and were subcategorized by defect shape on their post-operative lateral and anterior-posterior (AP) radiographs. The subgroups of defect shape were subsequently analyzed with Fisher's exact test and one way ANOVA. RESULTS: Trapezoidal shaped defects were the most common in both radiographic views, and the magnitude of the defect at the top joint line varied significantly amongst shape groups in both AP and lateral views. Trapezoid shaped defects were correlated with smaller defect top lengths in both views. There was no statistical correlation between defect shape BMI, TIV and reason for revision in lateral view. However, T-bilateral defect shapes were correlated with higher BMIs in AP view. CONCLUSION: A volumetric classification system of tibial defects is necessary for preoperative planning in revision TKA. Common tibial bone defect shape groups were identified and analyzed in AP and lateral radiographs after revision TKA. Trapezoidal defects were the most common, and all other shapes followed a pattern of proximal enlargement tapering distally. Trapezoidal defects were smaller than other shapes and AP T-bilateral shaped defects were correlated with higher BMIs.

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)0,005
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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