Improving the Quality of Life of Patients With Medical Devices by a Timely Analysis of Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Implanted and non-implanted medical devices, including artificial joints, are widely accepted to improve patients' quality of life (QOL). While implant survival rates of over 80% can be accepted for artificial joints, there is still a need to achieve higher survival rates at 15 years or longer to reduce the need for revisions due to implant failure before the end of the patient's life. Therefore, artificial joints are constantly improved with design changes and new designs, including modified or new materials. Most of these improvements perform as expected, but cases still exist where unknown failures occur, requiring premature revisions. Examples of such unsuccessful improvements in the last twenty years are mentioned in this technical case report. The main focus of this paper is on an acetabular cup that was recalled due to unexpected revisions after a few weeks to a few months in vivo. The main reason for the revisions were small amounts of an oily residue containing endotoxins trapped inside the porous coating applied to the cup to facilitate bone ingrowth. The cup was recalled within four months after the company become aware of the problem, and prior to knowing exactly why the cups were failing early. The root cause analysis (RCA) took several more months to complete. The lessons learned during the analysis are discussed so that similar events in other implantable medical devices can be avoided. The acetabular cup case aims to highlight that a timely RCA, triggered by few unexplained revisions, will benefit patients and improve QOL.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».