Factors influencing the outcomes of minimally invasive total hip arthroplasty: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The present systematic review investigated possible factors which may influence the surgical outcome of minimally invasive surgery for total hip arthroplasty (MIS THA). METHODS: In January 2022, the Embase, Google Scholar, PubMed, and Scopus databases were accessed. All the clinical trials investigating the clinical outcome of MIS THA were considered. RESULTS: Data from 9486 procedures were collected. Older age was moderately associated with greater Visual Analogue Scale (VAS) (P = 0.02) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) (P = 0.009) at last follow-up, and shorter surgical duration (P = 0.01). Greater body mass index (BMI) at baseline was moderately associated with greater cup anteversion (P = 0.0009), Oxford Hip Score (OHS) at last follow-up (P = 0.04), longer surgical duration (P = 0.04), increased leg length discrepancy (P = 0.02), and greater rate of infection (P = 0.04). Greater VAS at baseline was weakly associated with greater VAS at last follow-up (P < 0.0001), total estimated blood lost (P = 0.01), and lower value of Harris Hip Score (HHS) (P = 0.0005). Greater OHS at baseline was associated with greater post-operative VAS (P = 0.01). Greater WOMAC at baseline was associated with lower cup anteversion (P = 0.009) and greater VAS (P = 0.02). Greater HHS at baseline was associated with shorter hospitalisation (P = 0.001). CONCLUSION: Older age and greater BMI may represent negative prognostic factors for MIS THA. The clinical outcome is strongly influenced by the preoperative status of patients.
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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».