Feel, move, or walk? Which has a greater contribution to functioning in total knee arthroplasty? A comparative study between two instrumentations based on a classification and regression tree
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to know which variables most contribute to the functioning acquired in the third month using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) and a multivariate analysis through classification and regression tree (CRT), comparing the conventional instrumentation (CI), and patient-specific instrumentation (PSI). Methods: This is an observational and retrospective study. The sample consisted of 252 patients, 68 receiving CI (27.0%) and 184 receiving PSI (73.0%). The functional variables of the study were: knee pain, passive flexion and extension, gait distance and the domains of the WOMAC index. Results: The CRT method identified that the only explanatory variable that contributed to the highest functioning in the CI group (13.2 in the WOMAC) was pain in the third month with a value ≤2.5 in the visual analog scale (VAS). In the PSI group, the variable that best explained functioning was pain in the first postoperative month (VAS ≤4.5), with the best functional result (2.8 in WOMAC) referring to the patients who walked >320.5 m in the 6-minute walk test in the first month and who had flexion of >112.5 in the third month. Conclusions: Feeling pain is the variable with the most significant explanatory power for the results achieved in functioning at the third month, regardless of the arthroplasty instrumentation employed. Moving the knee in higher flexion ranges and obtaining higher mean values of gait speed also positively influences functioning in patients subjected to PSI.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».