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Enregistrement W2883051581 · doi:10.1097/corr.0000000000000399

Radiostereometric Analysis Permits In Vivo Measurement of Very Small Levels of Wear in TKA

2018· article· en· W2883051581 sur OpenAlexafffund
Matthew G. Teeter, Jacob Wihlidal, Richard W. McCalden, Xunhua Yuan, Steven J. MacDonald, Brent A. Lanting, Douglas D.R. Naudie

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchStryker
Mots-clésMedicineImplantSurgeryRadiographyOrthodonticsOrthopedic surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Revision of TKA as a result of polyethylene wear is decreasing, but long-term wear performance of polyethylene is still a topic of interest to surgeons and device manufacturers seeking to improve longevity. Measuring wear of modern, wear-resistant implants has been described using radiostereometric analysis (RSA). Performing in vivo measurements would establish whether implant retrieval studies are representative of wear in well-performing knees. QUESTIONS/PURPOSES: For a single knee implant system, we sought to determine (1) the linear wear rate using RSA; (2) the association between demographic factors and wear rate; and (3) the association between limb alignment and wear rate. METHODS: A total of 49 patients with a minimum followup of 10 years (median, 12 years; range, 10-20 years) were retrospectively selected. During the examined period, 4082 TKAs were performed of which 2085 were the implant examined in this study. There were 71 of these patients who met the criteria including an available full-leg radiograph postoperatively, and 34 of these patients returned for examination along with 15 additional from a separate RSA study that also met the criteria. All patients received a posterior-stabilized, cobalt-chromium-on-conventional polyethylene total knee implant from a single implant system, which was the most commonly used at our institution at the time. Patients underwent standing RSA examinations from 0° to 120° of flexion at a single time point without the use of marker beads. Linear wear rates (including creep) were measured based on intersections between the femoral component and tibial insert models. Associations between wear and patient age at surgery, sex, height, weight, body mass index, tibial insert size, and limb alignment were examined. RESULTS: Using the maximum linear wear rate from any flexion angle, the lateral rate was 0.047 mm/year (interquartile range [IQR], 0.034-0.066 mm/year) and the medial rate was 0.052 mm/year (IQR, 0.040-0.069 mm/year). Using the median of the linear wear rates across all flexion angles, the lateral rate was 0.027 mm/year (IQR, 0.017-0.046 mm/year) and the medial rate was 0.038 mm/year (IQR, 0.022-0.054 mm/year). This rate for males was 0.049 mm/year medially (IQR, 0.042-0.077 mm/year) and 0.032 mm/year laterally (IQR, 0.026-0.059 mm/year), and for females was 0.027 mm/year medially (0.016-0.039 mm/year) and 0.020 mm/year laterally (IQR, 0.013-0.032 mm/year). The wear rate for males was greater medially (difference = 0.022 mm/year, p < 0.001) and laterally (difference = 0.012 mm/year, p = 0.008). There were associations between greater wear and increasing height (ρ = 0.48, p < 0.001 medially and ρ = 0.30, p = 0.04 laterally), decreasing body mass index (ρ = -0.31, p = 0.03 medially), and greater implant size (ρ = 0.34, p = 0.02 medially). Increasingly varus leg alignment was associated with greater medial wear (ρ = 0.33, p = 0.02). CONCLUSIONS: Greater wear rates were associated with demographic factors and leg alignment. Further RSA wear studies of other modern implant systems would provide complementary information to retrieval studies and valuable data on wear resistance. CLINICAL RELEVANCE: Good wear resistance was demonstrated by well-performing implants in patients at long-term followup with wear magnitudes in agreement with reported values from retrieval studies.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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