Risk Stratification Algorithm for Management of Head-Neck Taper Tribocorrosion in Patients with Metal-on-Polyethylene Total Hip Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Adverse local tissue reactions (ALTRs) were initially reported as complications associated with metal-on-metal (MoM) bearings; however, there is increasing concern regarding the occurrence of adverse local tissue reactions from mechanically assisted crevice corrosion (MACC) at the femoral head-neck junction or between other modular junctions of the implant containing cobalt chromium parts in patients with metal-on-polyethylene (MoP) bearings. ALTR due to MACC at the head-neck junction has primarily been reported in association with cobalt chromium alloy femoral heads. As pain following total hip arthroplasty may have various intrinsic and extrinsic causes, a systematic approach to evaluation (risk stratification algorithm) based on the currently available data is recommended to optimize patient management. Evaluation should begin by ruling out common causes of pain, including component loosening and periprosthetic joint infection. While specialized tests such as blood metal analysis and metal artifact reduction sequence magnetic resonance imaging (MARS MRI) are useful modalities in evaluating for ALTRs, over-reliance on any single investigative tool in the clinical decision-making process should be avoided. There should be a low threshold to perform a systematic evaluation for ALTR due to MACC in patients with metal-on-polyethylene total hip arthroplasty as early recognition and diagnosis is critical, as delays in appropriate treatment initiation may result in soft-tissue damage, which complicates surgical treatment and is associated with a higher risk of complications and poorer patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».