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Enregistrement W4399786909 · doi:10.1016/j.arth.2024.06.017

Impact of Offset and Leg Length on Functional Outcomes Post-Total Hip Arthroplasty: How Accurate Should Coronal Reconstruction Be?

2024· article· en· W4399786909 sur OpenAlexaff
Camille Vorimore, Moritz Innmann, Sebastian Mavromatis, Andrew Speirs, Jeroen Verhaegen, Christian Merle, George Grammatopoulos

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Arthroplasty · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronal planeTotal hip arthroplastyMedicineArthroplastyOffset (computer science)OrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationSurgeryComputer scienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate hip reconstruction is associated with improved biomechanical behavior following total hip arthroplasty (THA). However, whether this is associated with improved patient-reported outcomes (PROs) is unknown. HYPOTHESIS/PURPOSE: This study aimed to: 1) describe the ability to reconstruct coronal geometry during THA without advanced technology; 2) assess whether restoration of global offset (GO) and leg length (LL) is associated with improved PROs; and 3) investigate whether increased femoral offset (FO) to compensate for reduced acetabular offset (AO) influences PROs. METHOD: This was a prospective, multicenter, consecutive cohort study of 500 patients treated with primary THA without robotics or navigation. The Oxford Hip score (OHS) was obtained preoperatively and at 1-year follow-up. Supine anteroposterior pelvic radiographs were analyzed to determine AO, FO, GO, and LL relative to the native contralateral side. Contour plots for ΔOHS based on ΔLL and ΔGO were created, and ΔOHS was calculated within and outside various ranges (±2.5, ±5, or ±10 mm). RESULTS: In the operated hip, mean FO increased by 3 ± 6 mm (range, -16 to 27), while AO decreased by 2 ± 4 mm (range, -17 to 10). The contour graph for ±2.5 mm zones showed the best outcomes (ΔOHS >25) with GO and LL centered on 0 ± 2.5 mm (P < .01). However, only 10% achieved such reconstruction. When GO and LL differences were within ±10 mm, ΔOHS was superior when both AO and FO were within ±5 mm (mean: 24 ± 10; range, -5 to 40) compared with when FO was above 5 mm to compensate for a reduction in AO (mean: 22 ± 11; range, -10 to 46; P = .040). CONCLUSIONS: The PROs were associated with biomechanical reconstruction, and the best clinical improvement can be expected when GO and LL differences are both within 2.5 mm. Maintenance of AO is important, as compensation by increasing FO is associated with inferior OHS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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