<i>In vivo</i> wear measurement in a modern total knee arthroplasty with model-based radiostereometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims A retrospective study was conducted to measure short-term in vivo linear and volumetric wear of polyethylene (PE) inserts in 101 total knee arthroplasty (TKA) patients using model-based radiostereometric analysis (MBRSA). Patients and Methods Nonweightbearing supine RSA exams were performed postoperatively and at six, 12, and 24 months. Weightbearing standing RSA exams were performed on select patients at 12 and 24 months. Wear was measured both linearly (joint space) and volumetrically (digital model overlap) at each available follow-up. Precision of both methods was assessed by comparing double RSA exams. Patient age, sex, body mass index, and Oxford Knee Scores were analyzed for any association with PE wear. Results Linear wear occurred at 0.015 mm/year (supine) and 0.220 mm/year (standing). Volumetric wear occurred at 10.3 mm3/year (supine) and 39.3 mm3/year (standing). Wear occurred primarily on the medial side of the joint. Weightbearing imaging greatly improved the reliability of measurement. Clinical precision of volumetric wear was 34 mm3. No significant associations were found between patient demographics or function scores and measured wear. Conclusion In vivo volumetric wear of TKAs can be assessed at short-term follow-up using MBRSA. Cite this article: Bone Joint J 2019;101-B:1348–1355.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».