Using multivariate nonlinear mixed-effects model to investigate factors influencing symptom improvement after high tibial osteotomy in combination with bone marrow concentrate injection for medial compartment knee osteoarthritis: a prospective, open-label study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effects of various demographic, structural, radiographic, and clinical factors on the prognosis of patients with medial compartmental knee osteoarthritis with varus deformity undergoing medial opening wedge high tibial osteotomy (HTO) in combination with bone marrow concentrate (BMC) injection. METHODS: In this prospective study, 20 patients underwent medial opening wedge HTO in combination with BMC injection with 12 months of follow-up. The structural and radiographic outcomes were evaluated by femorotibial angle and posterior tibial slope angle. The clinical outcomes were evaluated by visual analogue scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and The Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS). Multivariate nonlinear mixed-effects models with asymptotic regressions were used to model the trajectory of symptom improvement. RESULTS: Medial opening wedge HTO in combination with BMC corrected the malalignment of the knee and led to significant symptom relief. The improvement of clinical symptoms reached a plateau 6 months after the surgery. Greater symptom severity at baseline and lower Kellgren-Lawrance (KL) grades were correlated with better post-operative clinical outcomes. Body-Mass-Index (BMI), femorotibial angle, age, and sex may also play a role in influencing the extent of symptom relief. CONCLUSION: Symptom severity at baseline is important for prognosis prediction. In clinical practice, we suggest that the evaluation of clinical features and functional status of the patients be more emphasised.
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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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».