Predictors of Failure After Surgical Treatment of Femoroacetabular Impingement: Results of a Multicenter Prospective Cohort of 621 Hips
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Surgical treatment of femoroacetabular impingement attempts to improve patients’ symptoms through treatment of intra-articular labrochondral pathology and correction of underlying bony deformity. The purpose of the current study was to determine independent predictors of failure after surgical treatment of femoroacetabular impingement in a large prospective multicenter cohort study. Methods: A prospective cohort study of the surgical treatment of FAI was performed. A total of 760 hips undergoing primary surgical treatment of FAI were enrolled across seven surgeons. Patient characteristics, baseline patient reported outcomes (PROs), imaging findings, intraoperative pathology, and surgical treatments were prospectively recorded. A total of 621 hips (81.6%) with minimum one year follow-up were included in the current study (mean 4.3 years). The mHHS was assessed relative to the minimally clinically important difference (MCID, 8 points) and patient acceptable symptom state (PASS, 74 points). Univariate analyses were performed to identify factors significantly associated with failure. Multivariate logistic regression was performed to identify independent predictors of failure. Results: A total of 621 hips undergoing surgical treatment of FAI were assessed at a mean 4.2 years postoperatively. This cohort had a mean age of 29.8 and included 56.8% females. Multivariate logistic regression identified independent predictors of each failure definition. Failure A (THA) was independently associated with increasing age, acetabular microfracture (both p<0.001), and femoral head chondroplasty (p=0.02). Failure B (THA or revision surgery) was independently associated only with lower preoperative mHHS (p<0.001) (p=0.01). A lower failure C (clinical failure) was independently associated with participation in competitive athletics (p=0.01), BMI (p<0.001), and male gender (p<0.001). Conclusion: This large multicenter cohort demonstrates the outcomes of FAI treatment at a mean of 4.3 years postoperative. Rates of THA and revision surgery were 4.0% and 6.9%. An additional 14.8% of patients demonstrates clinical failure based on patient-reported outcomes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».