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Enregistrement W2953448685 · doi:10.1302/0301-620x.101b7.bjj-2018-1466.r1

Evaluation of a 3D-printed total knee arthroplasty using radiostereometric analysis

2019· article· en· W2953448685 sur OpenAlexaff
Scott M. Sporer, Leanna MacLean, Andreas Burger, Mario Moric

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)
Organismes subventionnairesStrykerNorthwestern University
Mots-clésMedicineImplantFixation (population genetics)PatellaTotal knee arthroplastyTibiaSurgeryArthroplastyOrthodonticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Our intention was to investigate if the highly porous biological fixation surfaces of a new 3D-printed total knee arthroplasty (TKA) achieved adequate fixation of the tibial and patellar components to the underlying bone. Patients and Methods A total of 29 patients undergoing primary TKA consented to participate in this prospective cohort study. All patients received a highly porous tibial baseplate and metal-backed patella. Patient-reported outcomes measures were recorded and implant migration was assessed using radiostereometric analysis. Results Patient function significantly improved by three months postoperatively (p < 0.001). Mean difference in maximum total point motion between 12 and 24 months was 0.021 mm (-0.265 to 0.572) for the tibial implant and 0.089 mm (-0.337 to 0.758) for the patellar implant. The rate of tibial and patellar migration was largest over the first six postoperative weeks, with no changes in mean tibia migration occurring after six months, and no changes in mean patellar migration occurring after six weeks. One patellar component showed a rapid rate of migration between 12 and 24 months. Conclusion Biological fixation appears to occur reliably on the highly porous implant surface of the tibial baseplate and metal-backed patellar component. Rapid migration after 12 months was measured for one patellar component. Further investigation is required to assess the long-term stability of the 3D-printed components and to determine if the high-migrating components achieve fixation. Cite this article: Bone Joint J 2019;101-B(7 Supple C):40–47

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: aucune
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)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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