The rate of unnecessary interventions for the management of knee osteoarthritis: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several commonly used procedures for knee osteoarthritis (OA) are not supported by evidence-based guidelines. The objective of this study was to identify the proportion of patients who underwent knee arthroscopy or magnetic resonance imaging (MRI) and the timing of these procedures before total knee arthroplasty (TKA). Methods: We conducted a retrospective cohort study using administrative data sets from Ontario, Canada. We identified the proportion of patients who underwent knee arthroscopy in the previous 10 years or an MRI in the 3 years before their primary TKA. We also evaluated the rate of arthroscopies by diagnosis. We report the timing of each outcome in relation to the TKA, rates by geographical area, and differences in rates over time. Results: We included 142 275 patients, of whom 36 379 (25.57%) underwent knee arthroscopy (median time 2.8 [interquartile range (IQR) 1.1–6.0] years); 22% of those were within 1 year of TKA and 52% were within 3 years. The rates of arthroscopies for a diagnosis of osteoarthritis (OA) steadily decreased, while those for meniscal-related diagnoses increased over the study period (p < 0.0001). There was significant variation by region. Of the cohort, 23.2% (n = 32 989) had an MRI before their TKA, with rates significantly increasing over time (p < 0.0001). Conclusion: A substantial proportion of patients with knee OA received diagnostic and therapeutic interventions before TKA that are contrary to clinical practice guidelines.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».