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Enregistrement W3093523584 · doi:10.1002/rcs.2189

New technology‐based assistive techniques in total knee arthroplasty: A Bayesian network meta‐analysis and systematic review

2020· review· en· W3093523584 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRadiological weaponMedicineOdds ratioConfidence intervalMeta-analysisGrading (engineering)Total knee arthroplastySystematic reviewPhysical therapyMEDLINESurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The radiological and clinical efficiency among robot-assisted surgery (RAS), computer-assisted navigation system (CAS) and conventional (CON) total knee arthroplasty (TKA) remains controversial. METHODS: Bayesian network meta-analysis (NMA) and systematic review were performed to investigate radiological and clinical efficiency respectively. The certainty of the evidence was evaluated using GRADE and CERQual tool. RESULTS: Thirty-four RCTs (7289 patients and 7424 knees) were included. The NMA showed that RAS-TKA had the highest probability for mechanical axis restoration (odds ratio for RAS vs. CAS 3.79, CrI 1.14 to 20.54, very low certainty), followed by CAS-TKA (odds ratio for CAS vs. CON 2.55, CrI 1.67 to 4.01, very low certainty) and then CON-TKA, without significant differences in other radiological parameters. No differences were found in clinical outcomes after qualitative systematic review (overall low certainty). CONCLUSIONS: Technology-based assistive techniques (CAS and RAS) may surpass the CON-TKA, when considering higher radiological accuracy and comparable clinical outcomes. This article is protected by copyright. All rights reserved.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · 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