Opportunities in Total Knee Arthroplasty: Worldwide Surgeons' Perspective.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study surveyed a group of US and international orthopaedic surgeons to prioritize areas of improvement in primary total knee arthroplasty (TKA). Specifically, we assessed surgeon responses regarding the top five areas of TKA needing improvement; which were stratified by: a) US surgeons, b) international surgeons, c) US surgeons' implant-brand-loyalty, and d) surgeons' years of experience and case volume. MATERIALS AND METHODS: Four hundred and eighteen surgeons who were board-certified, in practice for at least two years, spent 60% of their time in clinical practice, and performed a minimum of 25 lower extremity joint arthroplasties per year were surveyed. They chose the top five areas (among 17) needing improvement for TKA. Results were stratified by surgeons' location (US and international), implant-brand-loyalty, years of experience, and case volume. RESULTS: Functional outcomes was the top identified area for improvement (US 63% and international 71%), followed by brand loyalty (Company I 68%, other brand 59%, and multi-brand/no loyalty 66%), years of experience (early-career 64%, mid-career 63%, and late-career 75%) and case volume (low-volume 69%, mid-volume 60%, and high-volume 71%). Following this was costs for US surgeons (47%) and implant survivorship for international surgeons (57%). While costs were the next highest area for specific Company-loyal surgeons (57%), implant survivorship was the next highest area for the other two cohorts. Implant survivorship was the second most important area of improvement regardless of years of experience and for low- and mid-volume surgeons. CONCLUSION: Surgeons identified functional outcomes as the most important area needing improvement. Cost of implants was more important for American as compared to international surgeons.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».