The pre-anesthetic period is the best time to evaluate the knee flexion angle for predicting the flexion angle after total knee arthroplasty: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knee flexion angle (KFA) is one of the most critical factors for evaluating patient functional outcomes after total knee arthroplasty (TKA). Preoperative KFA and intraoperative drop leg test are both accepted as predictors of postoperative KFA after TKA. Preoperative testing performed after anesthesia helps overcome pain-related limitations; however, the KFA measurement timepoint that best predicts KFA at 6 months after TKA has not yet been established. METHODS: This prospective cohort study recruited patients who underwent unilateral primary TKA at Siriraj Hospital (Bangkok, Thailand) during August 2012 to August 2017. We recorded KFA at the pre-anesthetic phase, post-anesthetic phase, intraoperation using drop leg test, and at 6-months post-operation. Pearson's correlation coefficient was used to evaluate correlation between different measurement timepoints and 6 months after surgery. Those same relationships were evaluated for overall patients, and for patients with KFA <90° (poor KFA), 90-120° (average KFA), and >120° (high KFA). RESULTS: A total of 165 patients with a mean age of 68.7 years were recruited. Pre-anesthetic KFA measurement had the highest positive correlation with the 6-month KFA (r = 0.771, p<0.05). Post-anesthetic measurement and intraoperative drop leg KFA measurement had moderate positive correlation (r = 0.561, p<0.05) and low positive correlation (r = 0.368, p<0.05) with the 6-month KFA, respectively. The average KFA group had the highest positive correlation between pre-anesthetic KFA measurement and the 6-month KFA (r = 0.711, p<0.05). Predicted 6-month KFA (degrees) adjusted for pre-anesthetic KFA is 45.378 + [0.596 x pre-anesthetic KFA (degrees)] (r = 0.67, p <0.05). CONCLUSIONS: Pre-anesthetic KFA demonstrated the highest correlation with the final KFA at six months after unilateral primary TKA, especially in the patients who had a preoperative KFA within 90-120°.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».