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Enregistrement W4317470475 · doi:10.1055/s-0042-1759790

Clinical Outcomes after Computed Tomography-Based Total Knee Arthroplasty: A Minimum 3-Year Analyses

2023· article· en· W4317470475 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Marchand, Laura Scholl, Kelly Taylor, Daniel J. Erwin, Manoshi Bhowmik-Stoker, Zhongming Chen, Hytham S. Salem, Michael A. Mont

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Knee Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACCohortOsteoarthritisRadiographySurvivorship curveCohort studyTotal knee arthroplastyComputed tomographyRange of motionArthroplastyNuclear medicinePhysical therapySurgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Computed tomography (CT) scan–based three-dimensional (3D) modeling operative technology has been shown to improve upon results of manual total knee arthroplasties (TKAs). Although there are many reports on superior precision of this CT-based technology, there has been continuing interest regarding extended clinical outcomes. The purpose of this study was to compare their clinical outcomes with manual TKAs at approximately 3-year follow-up. Specifically, we analyzed: (1) survivorship, (2) functional outcomes, (3) complications, and (4) radiographic outcomes (i.e., alignment, progressive radiolucencies). A total of 210 patients receiving CT-based TKAs performed by a single surgeon at a single center between July 1, 2016, and February 16, 2018, were compared with 210 manual TKAs completed by the same surgeon immediately preceding implementation of the CT-based technology. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) surveys were collected at ∼3 years postoperatively. Subgroup analyses of pain and physical function scores were performed. Follow-up radiographs were evaluated for alignment, loosening, and/or progressive radiolucencies. There was 100% survivorship at final follow-up. The postoperative mean pain scores for the CT-based cohort and manual cohort were 1 ± 2 (range, 0–14) and 2 ± 3 (range, 0–17), respectively (p < 0.05). The postoperative mean physical function scores for the CT-based cohort and manual cohort were 3 ± 4 (range, 0–18) and 5 ± 5 (range, 0–19), respectively (p < 0.05). The postoperative mean total WOMAC scores for the CT-based cohort and manual cohort were 5 ± 4 (range, 0–32) and 7 ± 8 (range, 0–35), respectively (p < 0.05). There were low numbers of postoperative complications at final follow-up in either cohort. None exhibited progressive radiolucencies by final follow-up. The 3-year postoperative clinical outcomes support excellent survivorship and radiographic outcomes, low complication rates, as well as improved pain, physical function, and total WOMAC scores for CT-based TKAs. Therefore, patients who undergo CT-based 3D modeling TKAs should expect to have superior long-term clinical outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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