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Enregistrement W4392577697 · doi:10.29007/mg23

Mechanical vs Arithmetic Definitions of Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) Measures Have Different Distributions: An Assessment of 3947 Cases

2024· article· en· W4392577697 sur OpenAlexaff
Matthew Hickey, Asim Ali Khan, Joseph Baines, David J. Allen, Findlay Welsh, Kamal Deep, Alistair Ewen, François Leitner, Antony J. Hodgson, F. Picard

Notice bibliographique

RevueEPiC series in health sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronal planeTotal knee arthroplastyMedicineOrthodonticsKinematicsArthroplastyAnkleComputer scienceSurgeryRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) classification has been used to describe healthy and arthritic knee alignment as well as to predict phenotypes which could benefit from kinematic alignment using soft tissue balancing during TKA. At our institution, we have access to a large database of navigated TKA procedures including intra and postoperative mechanical hip-knee-ankle angle (mHKA) measurements, which are defined differently than the aHKA. It has been previously recognized that these alternative, but related, measures of coronal alignment may have different distributions. The primary aim of this study was therefore to determine if the CPAK classification frequencies described in the original publication by MacDessi et al. for the aHKA are similar to frequencies acquired using the mHKA. A secondary aim was to categorise postoperative TKA alignment at our institution utilising the mHKA-based CPAK classification. We analysed data from 3947 total knee arthroplasty procedures undertaken using surgical navigation at our institution between March 2007 and October 2022. The mHKA was measured directly during the registration process while JLO was calculated using the mHKA and LDFA (JLO = HKA + 2xLDFA). This was completed twice for each case using the pre and postoperative mHKA and LDFA. Each case was then categorized as one of the nine CPAK phenotypes. The pre-operative mean mHKA was 2.00 varus using surgical navigation (compared to 0.80 varus reported by Macdessi et al. using the aHKA). The pre-operative mean JLO was 1750 (versus 1740). Using the mHKA as opposed to the aHKA resulted in more knees being categorized as Class I (34.0% vs 19.4% ) or Class IV (17.5% vs 19.8%) and fewer in Class II (19.0% vs 32.2%) and Class V (6.3% vs 14.6%). All other differences in class frequencies were within 4%. For postoperative CPAK classification, a large majority of knees (72.7%) were categorized as Class V. Our study using mHKA determined during navigated TKA showed that the majority of preoperative arthritic knees were Class I, II, and IV in contrast to the original CPAK publication where most preoperative knees were Class I, II, and III. For TKAs at our institution, the goal was to mechanically align knees to neutral mHKA and JLO. This reflects in our postoperative results in that 73% of all postoperative TKAs were categorized as Class V.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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