Epidemiological factors associated with revision of total joint replacement surgery: A nested case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Total Joint Replacement (TJR) is the most effective treatment for patients with end-stage joint pathologies, such as osteoarthritis (OA). However, this procedure can result in prosthesis failure, consequently requiring an early revision. These revision surgeries come at a high cost to the healthcare system and increase morbidity to patients. Therefore, it is crucial to identify factors associated with revisions to inform surgical decision-making. Methods: This study was a nested-case control study utilizing participants recruited in the he Newfoundland Osteoarthritis Study (NFOAS), initiated in 2011. Study participants were patients who underwent TJR (hip/knee) due to various pathologies, with OA accounting for a large proportion of cases. Revision status was collected through a chart review on the Eastern Health Meditech Health Care Information System. Seventy-two variables collected by general health questionnaires and medical reports were examined for associations with revisions. Results: A total of 1086 patients were recruited in the study; 810 patients were included (41.5% hip and 58.5% knee) in the final analysis; 30 of them underwent revision surgery. Seven factors were identified to be associated with revision status (number of live births, hysterectomy, hypertension, lateral epicondylitis, back pain that radiates to legs, more than five comorbidities, and the surgeon; all p<0.05). Of these variables, patients requiring revisions were more likely to have had lateral epicondylitis or their primary surgery conducted by the surgeon coded E5. In contrast, non-revision patients were associated with more live births, more than five comorbidities, hysterectomy, hypertension, or back pain that radiated to their legs.Conclusions: Our data suggested that surgeon and patients' health factors were associated with the odds of requiring revision surgery. Therefore, patients' risk of revision surgery could theoretically be calculated prior to TJR, better informing patient treatment decisions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».