Does prior arthroscopic procedure impact outcomes of knee arthroplasty? A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite generally favorable outcomes following knee arthroscopy, a certain subset of patients inevitably develops progression of knee disease, necessitating subsequent total knee arthroplasty (TKA). Therefore, the evaluation of TKA outcomes following arthroscopy has emerged as a major area of research. The aim of the current review is to measure the impact of prior arthroscopy on functional and adverse outcomes following TKA. MATERIALS AND METHODS: Literature search was conducted in the databases including Medline, EMBASE, PubMed Central, ScienceDirect, Google Scholar and Cochrane library from inception until April 2021. Meta-analysis with random-effects model was conducted to calculate pooled odds ratio (OR) or standardized mean difference (SMD) with 95% confidence interval (CI) depending on the type of outcome. RESULTS: In total, 9 studies with 185,013 participants were included in the review. The majority of the studies were conducted in the USA and China. Almost all the studies had low quality as per Newcastle Ottawa (NO) scale. The pooled SMD for functional outcome was -0.19 [95%CI: -0.30 to -0.09], while the pooled OR for revision rate was 1.53 (95% CI: 1.21 to 1.92). In terms of postoperative complications, the pooled OR for stiffness was 1.55 (95% CI: 0.92-2.61), infection was 1.39 (95%CI: 1.17-1.67), aseptic loosening was 1.93 (95% CI: 1.19-3.11), VTE was 1.06 (95% CI: 0.83-1.35), and MUA was 1.33 (95% CI: 1.13-1.57) respectively. CONCLUSIONS: Prior arthroscopy has significant impact on the functional and adverse clinical outcomes following TKA. Surgeons need to develop a comprehensive intervention plan to manage these high-risk patients and reduce the rate of postoperative complications.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».