MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307975134 · doi:10.1177/03635465221129601

Early Postoperative CT Scan Provides Prognostic Data on Clinical Outcomes of Fresh Osteochondral Transplantation of the Knee

2022· article· en· W4307975134 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo Eduardo Gelber, Eduard Ramírez‐Bermejo, Óscar Fariñas

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationSurgeryComputed tomographyCohortScoring systemRetrospective cohort studyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a lack of information regarding the ability of imaging studies to predict clinical outcomes after fresh osteochondral allograft (FOCA) transplantation of the knee. Purpose: To determine the value of computed tomography (CT) scans to predict the clinical outcome of FOCA transplantation using the assessment computed tomography osteochondral allograft (ACTOCA) score. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 3. Methods: We prospectively collected data from all consecutive patients who underwent FOCA transplantation for osteochondral knee lesions at one institution between August 2017 and August 2019. All patients were followed up for a minimum of 2 years. CT scans performed 6 months after surgery were evaluated by a musculoskeletal radiologist using the ACTOCA scoring system. The radiologist was blinded to the patient’s medical history. Clinical outcomes were assessed preoperatively and at 12 and 30 months postoperatively using the International Knee Documentation Committee (IKDC) score, the Kujala score, the Tegner activity scale, and the Western Ontario Meniscal Evaluation Tool (WOMET) score. Results: A total of 38 cases were included. The ACTOCA score at 6 months after surgery showed a statistically significant correlation with clinical results at 12 and 30 months. The correlation was better at 30 months, showing a high negative correlation with the IKDC score (−0.663) and a moderate negative correlation with the Kujala, WOMET, and Tegner scores (−0.593; −0.547, and −0.593, respectively) ( P < .001). Conclusion: A statistically significant correlation between the mean ACTOCA score on CT scans at 6 months and the clinical results measured by the IKDC, Kujala, WOMET, and Tegner scores at 30 months confirmed the predictive value of the ACTOCA score for use in clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American Journal of Sports MedicineMême sujetTotal Knee Arthroplasty OutcomesTravaux en français237 207