Early surgical outcomes and influencing factors of high tibial osteotomy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the influencing factors of functional recovery after high tibial osteotomy (HTO). Methods A retrospective research was carried on 98 patients who underwent HTO between January 2018 and December 2020. In each case, the medial proximal tibial angle (MPTA), joint line convergence angle (JLCA), femoral tibial angle (FTA), hip-knee-ankle (HKA), weight bearing line (WBL) ratio of the knee joint, opening gap, opening angle, American knee society knee score (KSS), US Hospital for Special Surgery (HSS) score, Lysholm score, and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) were measured to determine postoperative function and influential factors of pain through logistic regression analysis. Results The follow-up time was between 18 and 42 months after operation with an average of 27.66 ± 12.9 per month. Overall functional scores were significantly improved. The influencing factors that may affect the postoperative effect of HTO include age and preoperative WBL ratio of the knee joint (WBL%). After incorporating these two factors into the multivariate logistic regression analysis, for every 1 unit increase in the preoperative WBL%, the probability of postoperative HSS being superior is 1.06 times higher than before [Exp(β): 1.062, 95% CI: 1.01–1.1, p = 0.018]. For every year increase in age, the probability of an excellent HSS score after surgery was 0.84 times higher than that before surgery [Exp(β): 0.843, 95% CI: 0.718–0.989, p = 0.036]. Preoperative WBL% ≥ 14.37 was 17.4 times more likely to be rated as excellent postoperative HSS than that <14.37 [Exp(β): 17.406, 95% CI: 1.621–186.927, p = 0.018]. Conclusion The postoperative functional scores of the patients significantly improved. Patients with preoperative WBL% ≥ 14.37% had better function after surgery.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».