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Enregistrement W3186818923 · doi:10.1002/acr2.11241

Impact of Preoperative and Incident Musculoskeletal Problematic Areas on Postoperative Outcomes After Total Knee Replacement

2021· article· en· W3186818923 sur OpenAlexaboutno aff
MaryAnn Zhang, Faith Selzer, Elena Losina, Jamie E. Collins, Jeffrey N. Katz

Notice bibliographique

RevueACR Open Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineTotal knee replacementKnee replacementPhysical therapySurgeryArthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine impact of pre-existing and incident problematic musculoskeletal (MSK) areas after total knee replacement (TKR) on postoperative 60-month Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain/function scores. METHODS: Using data from a randomized controlled trial of subjects undergoing TKR for osteoarthritis, we assessed problematic MSK areas in six body regions before TKR and 12, 24, 36, and 48 months after TKR. We defined the following two variables: 1) density count (number of problematic MSK areas occurring after TKR; range 0-24) and 2) cumulative density count (problematic MSK areas both before and after TKR, categorized into four levels: no preoperative areas and density count of 0-1 [reference group]; no preoperative areas and density count of 2 or more; one or more preoperative areas and density count of 0-1; and one or more preoperative areas and density count of 2 or greater). We evaluated the associations between categorized 60-month WOMAC and cumulative density count by ordinal logistic regression. RESULTS: Among 230 subjects, 24% reported one or more preoperative problematic MSK area. After TKR, 75% reported a density count of 0 to 1; 25% reported a density count of 2 or more. Compared with the reference group, each cumulative density count category was associated with an increased odds of having a higher category of 60-month WOMAC pain score, as follows: 2.97 (95% confidence interval [CI], 1.48-5.98) for no preoperative problematic areas and density count of 2 or greater, 3.31 (95% CI, 1.64-6.66) for one or more preoperative problematic areas and density count of 0 to 1, and 2.85 (95% CI, 0.97-8.39) for one or more preoperative problematic areas and density count of 2 or greater. Similar associations were observed with 60-month WOMAC function score. CONCLUSION: In TKR recipients, the presence of problematic musculoskeletal areas beyond the index knee-preoperatively and/or postoperatively-was associated with worse 60-month WOMAC pain/function score.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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