Manipulation under anaesthetic following total knee arthroplasty: Predicting stiffness and outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A stiff total knee replacement can severely limit a patient's post-operative function, but there remain few prospective trials identifying those patients at risk, nor the efficacy of manipulation. We analysed our prospectively collected database to assess predictors of stiffness and outcomes following manipulation. METHODS: Using prospectively collected knee arthroplasty data, including preoperative and post-operative range of knee movement, SF-12 (physical and mental) and The Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) scores, patients requiring manipulation were compared to a matched group of patients not requiring manipulation, with a detailed statistical analysis undertaken to assess potential risk factors and the post-manipulation outcome. RESULTS: Of the 1313 arthroplasty patients, 69 required manipulation. Patients with less than 80° of flexion at discharge, diabetes or on warfarin were more likely to require manipulation, but flexion at discharge was the overwhelming predictive factor for stiffness. Forty per cent of the range of movement gained during manipulation was maintained at 1 year, with earlier manipulation deriving greater improvements. While the WOMAC scores improved post-manipulation, there was no significant difference in either of the SF12 scores. CONCLUSION: Flexion at discharge is the overwhelming predictive factor for the requirement for manipulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».