Role of Obesity on the Risk for Total Hip or Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
We asked whether there was an association between obesity levels and subsequent THA or TKA using data from 54,406 THA and TKA patients entered into the Canadian Joint Replacement Registry. We compared these patients with a sample of the Canadian population using the Canadian Community Health Survey of 2006. We analyzed information from the Canadian Joint Replacement Registry to quantify the relative risk for THA or TKA in Canada for specific body mass index categories. In reference to the acceptable weight category of body mass index less than 25 kg/m2, the risk for TKA and THA was 3.20- and 1.92-fold higher, respectively, for overweight individuals (body mass index 25-29.9 kg/m2); 8.53- (TKA) and 3.42-fold (THA) higher for those in the obese Class I (body mass index 30-34.9 kg/m2) category; 18.73- (TKA) and 5.24-fold (THA) higher for those identified in obese Class II (body mass index 35-39.9 kg/m2); and 32.73- (TKA) and 8.56-fold (THA) higher for people in obese Class III group (body mass index > 40 kg/m2). Thus, our data support an association between obesity and subsequent THA and TKA.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».