The associations of implant and patient factors with migration of the tibial component differ by sex
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Thresholds of acceptable early migration of the components in total knee arthroplasty (TKA) have traditionally ignored the effects of patient and implant factors that may influence migration. The aim of this study was to determine which of these factors are associated with overall longitudinal migration of well-fixed tibial components following TKA. METHODS: Radiostereometric analysis (RSA) data over a two-year period were available for 419 successful primary TKAs (267 cemented and 152 uncemented in 257 female and 162 male patients). Longitudinal analysis of data using marginal models was performed to examine the associations of patient factors (age, sex, BMI, smoking status) and implant factors (cemented or uncemented, the size of the implant) with maximum total point motion (MTPM) migration. Analyses were also performed on subgroups based on sex and fixation. RESULTS: In the overall group, only fixation was significantly associated with migration (p < 0.001). For uncemented tibial components in males, smoking was significantly associated with lower migration (p = 0.030) and BMI approached significance (p = 0.061). For females with uncemented components, smoking (p = 0.081) and age (p = 0.063) approached significance and were both associated with increased migration. The small number of self-reported smokers in this study warrants cautious interpretation and further investigation. For cemented components in females, larger sizes of tibial component were significantly associated with increased migration (p = 0.004). No factors were significant for cemented components in males. CONCLUSION: 2022;104-B(4):444-451.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».