Trends in knee arthroscopy utilization: a gap in knowledge translation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the longitudinal trends in knee arthroscopy utilization in relation to published negative randomized controlled trials, focusing on annual rates, patient demographics and associated 30-day post-operative complications. METHODS: The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database was queried using Current Procedural Terminology billing codes to identify arthroscopy cases between 2006 and 2016. 30-day post-operative complications were identified, and potential risk factors analysed using univariate and multivariate analyses. RESULTS: 68,346 patients underwent knee arthroscopy, of which 47,446 (69.5%) represented partial meniscectomies. The annual procedural rate, as a proportion of all reported cases, increased significantly from 2006 (0.3%) to 2016 (1.6%; p < 0.001), along with a significant increase in average patient age (44.3 ± 15.5 to 48.4 ± 14.5; p < 0.001). Specifically focusing on the meniscectomy cohort, average patient age significantly increased from 47.9 ± 15.1 to 50.7 ± 13.5 (p = 0.001). The overall incidence of complications was 2.0% (n = 1333), with major complications in 0.9% (n = 639) and minor complications in 1.0% (n = 701). Common complications included a return to the operating room (0.5%), deep vein thrombosis/thrombophlebitis (0.4%), and superficial infection (0.2%). Operating time > 90 min, diabetes, steroid use, ASA class 2+, and dialysis-dependency were the predictors of overall complication rates. CONCLUSION: Despite the publication of negative trials and new clinical practice guidelines, knee arthroscopy utilization and average patient age continue to increase. Given the high utilization, even low adverse event rates equate to substantial numbers of patients with minor and major complications. The NSQIP data show a gap in knowledge translation to clinical practice and highlight the need for improved clinical guidelines. LEVEL OF EVIDENCE: Cohort study; Level III.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».