Long-term outcomes of the Nexgen© posterior stabilized knee: minimum 15 year follow—safe and effective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Studying long-term survivorship and functional outcomes for specific prostheses is critical for elucidating areas in need of design improvement. This study reports the long-term of the NexGen Posterior Stabilized (PS) Total Knee implant (TKA) (Zimmer Biomet, Warsaw IN) Performed by a single surgeon. METHODS: Data from patients treated with the NexGen PS TKA between January 2003 and December 2005 with a minimal follow-up of 15 years was collected from a prospectively collected database. Survivorship rates and Oxford Knee Scores (OKS) were obtained for those patients available for follow-up. RESULTS: Ninety-five patients met the inclusion criteria during the study period. OKS was available for 44 (46%) patients. Ten patients required revision surgery (10.52%). Implant-specific survivorship of all cases that were reviewed was 98%. Survivorship of implants in patients that we were able to reach, or deceased patients was 93%. The average Oxford Knee Score was 39.1 (14-48. SD ± 7.70) with 48 being the maximal score. CONCLUSION: Despite some concerns about durability of this implant, good longevity and function was demonstrated. At a minimum of 15 years follow-up in this cohort. Given these results design features of this system should be considered for future generations of implants.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».