Multivariate analysis of risk factors for re-dislocation after revision for dislocation after total hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment for recurrent dislocation of a total hip arthroplasty is surgical using varied techniques and technologies to reduce the chances of re-dislocation and re-revision. The goal of this study is to compare operative techniques to reduce re-dislocation and re-revision in revision hip arthroplasty due to recurrent dislocations. METHODS: A retrospective study of revision hip arthroplasties done due to recurrent dislocation prior to 01 January 2014. Electronic physician and provincial health records were used to collect patients' initial and follow-up data. Treatment failure was defined as either aseptic re-revision or re-dislocation without revision. Time to event was considered as the re-revision date or the date of second dislocation when the latter endpoint was used. RESULTS: Of 379 operations, 88 (23.2%) had aseptic repeat revision or recurrent dislocation. Of these: 66 (75.0%) due to dislocation with re-revision; 10 (11.4%) due to dislocation with no re-revision surgery; 5 (5.7%) due to aseptic loosening of components; 3 (3.4%) due to osteolysis; 3 (3.4%) due to pseudotumour; and 1 (1.1%) due to periprosthetic fracture. The following factors increase risk of failure: the use of augmented-liners (lipped, oblique and high-offset liners; HR = 1.68, 95% CI, 1.05-2.69), periprosthetic femur fracture (HR = 2.80, 95% CI, 1.39-8.21) and pelvic discontinuity (HR = 3.69, 95% CI, 1.66-8.21). Femur head sizes 36-40 mm are protective (HR = 0.54, 95% CI, 0.31-0.86). In abductor dysfunction the use of focal constrained liners decreases the risk of failure (HR = 0.13, 95% CI, 0.018-0.973). CONCLUSIONS: Larger head sizes and focal constrained liners (abductors dysfunction) should be used and fully constrained liners and augmented-liners should be avoided in a revision hip arthroplasty due to recurrent dislocations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».