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Enregistrement W4382047928 · doi:10.5435/jaaos-d-23-00022

Patellofemoral Arthroplasty

2023· article· en· W4382047928 sur OpenAlexaff
Hayley Ennis, Jessica Phillips, Jason M. Jennings, Douglas A. Dennis

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroplastyImplantTotal knee arthroplastyPatellofemoral jointSurgeryPhysical therapyPatella

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patellofemoral arthroplasty (PFA) as a treatment option for isolated patellofemoral disease continues to evolve. Enhancement in patient selection, surgical technique, implant design, and technology has led to improved short-term and midterm outcomes. Furthermore, in the setting of a younger patient with isolated patellofemoral arthritis, PFA represents an option for improved function with faster recovery times, bone preservation, maintenance of ligamentous proprioception, and the ability to delay total knee arthroplasty (TKA). The most common reason for revising PFA to a TKA is progression of tibiofemoral arthritis. In general, conversion of PFA to TKA leads to successful outcomes with minimal bone loss and the ability to use primary TKA implants and instrumentation. PFA seems to be a cost-effective alternative to TKA in appropriately selected patients with 5-, 10-PFA survivorships of 91.7% and 83.3%, respectively, and an annual revision rate of 2.18%; however, more long-term clinical studies are needed to determine how new designs and technologies affect patient outcomes and implant performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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