3-Tesla Magnetic Resonance Imaging as an Additional Radiographic Decision Aid for Oxford Unicompartmental Knee Arthroplasty Patient Selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The indications for Oxford unicompartmental knee arthroplasty (UKA) have been investigated for decades. The use of radiological decision aids for Oxford UKA is widespread; however, recent evidence suggests that there is a high false-negative rate. The 3-Tesla (3T) magnetic resonance imaging (MRI) system is more accurate than the 1.5T MRI system and may perform even better with Stage III and IV osteoarthritis. Here, we investigated the relationship between MRI findings and patient-reported outcomes following Oxford UKA. Methods: Medical records were reviewed retrospectively for 94 patients (101 knees) receiving Oxford UKA. All patients had a preoperative 3T MRI scan, which identified full-thickness cartilage loss. Evidence of bone-on-bone lesions from plain X-ray, bone marrow edema, and medial meniscus root tear was also recorded. Clinical outcomes were assessed using the Oxford knee score (OKS), Tegner Lysholm knee scoring system (TLKSS), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) six months postoperatively. Results: We reviewed 94 patients (101 knees, 30 in male patients and 71 in female patients) with full-thickness cartilage loss on 3T MRI. There were no significant differences in the TLKSS, OKS, or WOMAC between groups with and without bone-on-bone lesions, bone marrow edema, or medial meniscus root tear six months postsurgery. Conclusion: The 3T MRI system is an applicable radiographical decision aid for Oxford UKA patient selection. Full-thickness cartilage loss on 3T MRI is sufficient for identifying Oxford UKA beneficiaries, regardless of bone-on-bone lesions, bone marrow edema, or medial meniscus root tear
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».