A validated outcome categorization of the knee society score for total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine cutoff values for the Knee Society Scores (KSS) indicative of a categorical scale of medium-term outcomes. METHODS: One hundred and fifty-five patients who underwent primary cruciate-retaining TKA with a patellar button for osteoarthritis at a single-centre were assessed prospectively by the KSS and short-form Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) simultaneously at the 3-year follow-up. A validated categorization of the WOMAC score was used as a standard. The area under the curve (AUC) of receiver-operating characteristic (ROC) was used to assess the discriminative analysis accuracy of the, and the Youden index estimated the optimal cutoff point. RESULTS: For the KSS-knee score, the cutoff for an excellent outcome was 90.3 (AUC 0.75, 95% CI 0.71-0.78), 76.6 (AUC 76.6, 95% CI 0.70-076) for good, 64.8 (AUC 0.76, 95% CI 0.72-0.79) for fair, and < 64.8 (AUC 0.69, 95% CI 0.67-0.73) for poor. For the KSS-function score, the cutoff values were 85.2 (AUC 0.71, 95% CI 0.69-0.75), 73.1 (AUC 0.72, 95% CI, 0.70-0.76), 55.7 (AUC 0.70, 95% CI 0.71-0.74), and < 55.7 (AUC 0.68, 95% CI 0.66-0.72), respectively. CONCLUSION: A KSS-knee score ≥ of 90 was considered an excellent outcome, 77 good, 65 fair, and < 65 poor. For the KSS-function, those values are 85, 73, 56 and < 56, respectively. The treatment outcome's judgement may be clearer for the surgeon concerning a particular patient when using cutoff values for the scoring system employed, such as those determined in the present study. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».