The Use of Biomarkers to Quantify Clinical Response to Total Knee Arthroplasty Interventions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this review was to determine whether the attenuation of the postoperative inflammatory response (PIR) after total knee arthroplasty (TKA) leads to a notable improvement in clinical outcome scores. The secondary objective of this review was to determine the optimal approach in using inflammatory biomarkers, clinical inflammatory assessments, and imaging to quantify the PIR. A systematic literature search of eight major databases was conducted using a predetermined search strategy. C-reactive protein (CRP), interleukin-6 (IL-6), erythrocyte sedimentation rate (ESR), knee surface temperature (KST), and clinical outcome data were collected and graphically displayed. Eighty-six percent of the studies that reported a statistically significant decrease in inflammatory biomarkers in their treatment group demonstrated a concordant notable improvement in clinical outcome scores. Mean CRP, IL-6, ESR, and KST values peaked on postoperative day (POD) 2, POD1, POD7, and POD 1-3, respectively. The PIR is correlated with early pain and function recovery outcomes. Future studies comparing TKA surgical methodologies and perioperative protocols should assess PIR by incorporating inflammatory biomarkers, such as CRP and IL-6, and clinical inflammatory assessment adjuncts, to provide a more comprehensive comparison.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».