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Enregistrement W4400349556 · doi:10.2106/jbjs.rvw.24.00022

Comparative Outcomes and Failure Rates of Total Femur Replacement in Oncologic and Nononcologic Indications

2024· article· en· W4400349556 sur OpenAlexaff
Ali Lari, Ali Esmaeil, Yousef AlSalem, Fahad Alabbad, Maged Shahin, Ahmed Aoude

Notice bibliographique

RevueJBJS Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemurMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total femur replacement (TFR) has become increasingly significant as a salvage procedure for both oncologic reconstruction and complex nononcologic conditions such as revision arthroplasty. Despite its effectiveness in limb salvage, TFR is associated with high complication and failure rates, which vary depending on the underlying indication. METHODS: This systematic review and meta-analysis adhered to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. A comprehensive search of MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature databases was conducted, focusing on studies that reported outcomes of TFR in oncologic and nononcologic cases. Primary outcomes included failure mode and rates according to the Henderson classification, functional outcomes scores, and mobility status. Data were analyzed using random-effects models and generalized linear mixed models. RESULTS: A total of 35 studies involving 1,002 patients were included. The majority of TFRs were performed for oncologic reasons (63.7%). The mean Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) score was 66%, with a limb salvage rate of 89%. The meta-analysis revealed a combined failure rate of 34%. For type 4 failures (infection), nononcologic patients exhibited a significantly higher rate at 18% (95% confidence interval [CI], 12%-26%, I2 = 46%, p < 0.01) compared with 8% in oncologic patients (95% CI, 6%-12%, I2 = 0%). Regarding combined types 1 to 4 failures, oncologic patients had a rate of 20% (95% CI, 25%-52%, I2 = 60%), whereas nononcologic patients faced a higher rate of 37% (95% CI, 12%-26%, I2 = 63%) (p < 0.05), indicating a significant difference. There were no significant differences in the MSTS score. In addition, there were no notable differences when comparing failure modes 1, 2, and 3 independently. Mobility analysis showed that approximately 70% of patients required walking aids after surgery. CONCLUSION: TFR offers a valuable limb salvage option in both oncologic and nononcologic scenarios, despite its high failure rates. Although functional outcomes were similar between groups, the higher failure rate in nononcologic cases and the poor overall quality of evidence warrant further comprehensive assessments into predictors of outcomes to optimize results. LEVEL OF EVIDENCE: Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,031
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,338 · 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'admission1
Résumé présentoui

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