Risk factors for knee instability after total knee arthroplasty surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective To screen and evaluate the risk factors for knee instability after total knee arthroplasty on. Methods Clinical data of 136 patients who was diagnosed with knee osteoarthritis and underwent unilateral total knee arthroplasty in our department during January 2015 and December 2018 were collected and analyzed retrospectively. They were divided into knee stability and instability groups according to their conditions before and in 1 year after surgery. Knee pain and dysfunction grades of Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), stair-climbing power, 25-meter straight-line walk time, and knee range of motion were recorded and statistically analyzed. Results Among the 136 cases, 77.9% had preoperative knee instability, and 20.6% of them retained instability in 1 year after surgery. The subjects with retaining knee instability after surgery had significantly serious WOMAC pain and activity limitations compared to the patients without instability (7.1±3.4 vs 3.0±2.5, 18.9±11.2 vs 8.4±8.6, P < 0.01). Multivariate prediction model analysis predicted that comorbidity score (>6 points) (P < 0.01), low stair climbing power (< 150 W) (P < 0.01), moderate-severe pain (>7 points) (P < 0.01) and older age (>60 years) (P < 0.01) were independent risk factors for persistent knee instability after surgery. Conclusion Knee instability has a high incidence before and after total knee arthroplasty and is associated with the potential risk factors of knee pain, activity limitation and stair climbing power.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».