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Enregistrement W2980742656 · doi:10.7507/1002-1892.201701099

[Short-term effectiveness of joint distraction by Ilizarov combined with arthroscopic debridement in treatment of knee osteoarthritis].

2017· article· en· W2980742656 sur OpenAlexaboutno aff
Peilong Dong, Xiaobo Tang, Jian Wang, Yiqiu Jiang, Wangxiang Yao, Jianchao Gui

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisWOMACSurgeryVisual analogue scaleDebridement (dental)Knee JointArthroscopyAnkle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To investigate the short-term effectiveness of joint distraction by Ilizarov combined with arthroscopic debridement in the treatment of knee osteoarthritis (KOA). Methods: Between January 2014 and January 2015, 15 patients (15 knees) with KOA were treated using arthroscopic debridement assisting with the Ilizarov distraction technology. There were 7 males and 8 females, aged from 45 to 64 years (mean, 55 years). The left knee and the right knee were involved in 6 and 9 cases respectively. The disease duration was 2.0-9.5 years (median, 6 years). They all had received conservative treatment for 6 months and got poor clinical improvement. The preoperative visual analogue scale (VAS) score, the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) score, the knee injury and osteoarthritis outcome score (KOOS), the range of motion (ROM) for knee, and the radiographic joint space width were 76.2±8.8, 59.3±5.7, 44.3±7.2, (75±21)°, and (2.5±0.4) mm respectively. According to Kellgren-Lawrence grade system, 11 cases were rated as grade III and 4 cases as grade IV. Results: =0.000). Conclusion: Joint distraction by Ilizarov combined with arthroscopic debridement can effectively relieve pain, improve the function and quality of life. It was beneficial to cartilaginous tissue repair and delaying the degenerative process of KOA. The short-term effectiveness is satisfactory.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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