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Enregistrement W4396606036 · doi:10.2106/jbjs.23.01081

Consistent Factors Influence Body Mass Index Thresholds for Total Joint Arthroplasty Across Health-Care Systems

2024· article· en· W4396606036 sur OpenAlexaffabout
Kristine Godziuk, Andrew Fast, Christiaan H. Righolt, Nicholas J. Giori, Alex H. S. Harris, Éric Bohm

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensOrthopaedic Innovation CentreUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexMedicineHealth careJoint arthroplastyArthroplastyPhysical therapyFamily medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Body mass index (BMI) thresholds are used as eligibility criteria to reduce complication risk in total joint arthroplasty (TJA). This approach oversimplifies preoperative risk assessment and inadvertently restricts access to effective surgical treatment for osteoarthritis. A prior survey of orthopaedic surgeons in the United States identified complex underlying factors that influence BMI considerations. To understand whether similar factors exist and influence surgeons in a different health-care system setting, we investigated Canadian surgeons' views and use of BMI criterion thresholds for TJA access. METHODS: A cross-sectional online qualitative survey was conducted with orthopaedic surgeons performing TJA in the Canadian health-care system. Responses were anonymous and questions were open-ended to allow for candid perspectives. Survey data were coded and a systematic process was followed to identify major themes. Findings were compared with U.S. surgeon perspectives. RESULTS: Sixty-nine respondents had a mean age of 49.0 ± 11.4 years (range, 33 to 79 years), with a mean surgical experience duration of 15.7 ± 11.4 years (range, 2 to 50 years). Surgeons reported variable use of BMI thresholds in practice. Twelve interconnected factors that influence BMI considerations were identified: (1) variable evidence interpretation, (2) surgical challenge, (3) surgeon beliefs and biases, (4) hospital differences, (5) access to resources, (6) health system bias, (7) patient health status, (8) patient body fat distribution, (9) patient decisional burden (to lose weight or accept risk), (10) evidence gaps and uncertainties, (11) need for innovation, and (12) societal views. Nine themes matched with findings from U.S. surgeons. CONCLUSIONS: Parallel to the United States, complex, interconnected factors influence Canadian orthopaedic surgeons' variable use of BMI restrictions for TJA eligibility. Despite different health-care systems and reimbursement models, similar technical and personal factors were identified. With TJA practice guidelines advising against hard BMI criteria, attention regarding access to resources, surgical training, and innovations to address TJA complexity in patients with large bodies are critically needed. Future advancements in this sphere must balance barrier removal with risk reduction to ensure safe and equitable surgical care. CLINICAL RELEVANCE: This study may influence surgeon behaviors with regard to hard BMI cutoffs for TJA and encourage critical thought about factors that influence decisions about surgical eligibility for patients with high BMI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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