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Enregistrement W2988769647 · doi:10.1302/0301-620x.101b11.bjj-2018-1447.r2

<i>In vivo</i> wear measurement in a modern total knee arthroplasty with model-based radiostereometric analysis

2019· article· en· W2988769647 sur OpenAlexaff
Trevor C. Gascoyne, Sara Parashin, Matthew G. Teeter, Éric Bohm, Elise Laende, Michael Dunbar, Thomas R. Turgeon

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityUniversity of ManitobaWestern UniversityLondon Health Sciences CentreOrthopaedic Innovation CentreConcordia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal knee arthroplastyOrthodonticsArthroplastyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 mm 3 /year (supine) and 39.3 mm 3 /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 mm 3 . 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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