Older age at surgery and postoperative leg length discrepancy are risk factors for unfavourable patient-reported outcome measures of knee tumour endoprostheses following resection for musculoskeletal tumour of the lower limb
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To evaluate mid-to long-term patient-reported outcome measures (PROMs) of endoprosthetic reconstruction after resection of malignant tumours arising around the knee, and to investigate the risk factors for unfavourable PROMs. Methods: The medical records of 75 patients who underwent surgery between 2000 and 2020 were retrospectively reviewed, and 44 patients who were alive and available for follow-up (at a mean of 9.7 years postoperatively) were included in the study. Leg length discrepancy was measured on whole-leg radiographs, and functional assessment was performed with PROMs (Toronto Extremity Salvage Score (TESS) and Comprehensive Outcome Measure for Musculoskeletal Oncology Lower Extremity (COMMON-LE)) with two different aspects. The thresholds for unfavourable PROMs were determined using anchor questions regarding satisfaction, and the risk factors for unfavourable PROMs were investigated. Results: The thresholds for favourable TESS and COMMON were 64.8 and 70.4 points, respectively. Multivariate analysis showed that age at surgery (p = 0.004) and postoperative leg length discrepancy (p = 0.043) were significant risk factors for unfavourable TESS results, while age at surgery (p < 0.001) was a significant risk factor for unfavourable COMMON-LE results. Following receiver operating characteristic analysis, the threshold for both TESS and COMMON-LE was 29 years of age at surgery. Additionally, a leg length discrepancy of 8.2 mm was the threshold for unfavourable TESS. Conclusion: Patients aged > 29 years at the time of surgery require appropriate preoperative counselling and adequate postoperative physical and socioemotional support. Reconstruction equivalent to the length of the resected bone can reduce the risk of functional disabilities in daily living.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».