Predicting Short-Term Outcome of Metal-on-Metal Hip Resurfacing (MOMHR)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study was to research factors affecting the short-term outcome of metal-on-metal hip resurfacing (MOMHR) and develop a multivariate regression model that may predict outcome. Materials and Methods: This was a prospective study of 154 patients who underwent MOMHR and were followed for a minimum of 1 year. Fourteen independent variables (age, gender, diagnosis, co-morbidities, body mass index (BMI), pr-operative Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) physical component/stiffness (S)/pain (P), short form 12 (SF-12) physical (SP), SF-12 mental (SM), acetabular and femoral component sizes, operative time, and estimated blood loss) were analyzed using correlation and multivariate regression analyses. Multivariate regression model was tested by using an independent cohort for validation. Results: Correlation analyses found four variables that significantly influence short term MOMHR outcome. These include comorbidities (C, P = 0.0001), preoperative SF-12 mental (SM, P = 0.0004), BMI ( P = 0.0006), and gender (G, P = 0.0454). By multivariate analysis, the subsequent regression model was obtained with an R 2 value of 0.3816: Outcome = G*4.72 [FIGURE DASH] BMI*0.70 [FIGURE DASH] C*0.11 + SM*0.31 + 87.44. The average predicted outcome using this equation did not differ significantly from the observed WOMAC physical function outcome at a minimum of 1 year postoperatively. Conclusion: To the best of our knowledge, this study is the first reported multivariate analysis of factors affecting MOMHR and confirms the correlation of some of the previously proposed factors such as gender, BMI, comorbidities, and preoperative function. The multivariate regression equation can be used to predict the short-term outcome of MOMHR.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».