Rates of Total Joint Replacement in the United States: Future Projections to 2020–2040 Using the National Inpatient Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To project future total hip and knee joint arthroplasty (THA, TKA) use in the United States to 2040. METHODS: We used the 2000-2014 US National Inpatient Sample (NIS) combined with Census Bureau data to develop projections for primary THA and TKA from 2020 to 2040 using polynomial regression to account for the nonlinearity and interactions between the variables, assuming the underlying distribution of the number of THA/TKA to be Poisson distributed. We performed sensitivity analyses using a negative binomial regression to account for overdispersion. RESULTS: Predicted total annual counts (95% prediction intervals) for THA in the United States by 2020, 2025, 2030, and 2040 are (in thousands): 498 (475, 523), 652 (610, 696), 850 (781, 925), and 1429 (1265, 1615), respectively. For primary TKA, predicted total annual counts for 2020, 2025, 2030, and 2040 are (in thousands): 1065 (937, 1211), 1272 (1200, 1710), 1921 (1530, 2410), and 3416 (2459, 4745), respectively. Compared to the available 2014 NIS numbers, the percent increases in projected total annual US use for primary THA and TKA in 2020, 2025, 2030, and 2040 are as follows: primary THA, by 34%, 75%, 129%, and 284%; and primary TKA, 56%, 110%, 182%, and 401%, respectively. Primary THA and TKA use is projected to increase for both females and males, in all age groups. CONCLUSION: Significant increases in use of THA and TKA are expected in the United States in the future, if the current trend continues. The increased use is evident across age groups in both females and males. A policy change may be needed to meet increased demand.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».