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Enregistrement W4402501792 · doi:10.11159/icbb24.119

Reported Adverse Events for Hip Prostheses and Knee Prostheses Before, During, and After the COVID-19 Pandemic

2024· article· en· W4402501792 sur OpenAlexvenueno aff
Z. Yi, Sujata K. Bhatia

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic had a profound impact on surgical practices in the United States due to the limited medical resources and cancellation of inpatient treatments, including elective surgeries.As two of the most frequently performed surgical procedures, total knee arthroplasty (TKA) and total hip arthroplasty (THA) can provide insights into the impact of the COVID-19 pandemic on healthcare outcomes.This study investigates the number of reported adverse events for TKA and THA based on United States Food and Drug Administration (FDA) data in the Manufacturer and User Facility Device Experience (MAUDE) database.The MAUDE database was searched using the NJL product code for TKA devices, and the NXT product code for THA devices, and the study compares the number of reported adverse events before, during, and after the COVID-19 pandemic.The findings indicate that knee prostheses and hip prostheses exhibited distinct trends for reported adverse events from 2018 to 2023.Reported injuries for knee prostheses peaked during the pandemic period, as the number of reported injuries increased significantly by 43% from 1709 to 2443 cases (p<0.003)from 2020 to 2021.However, reported injuries for hip prostheses peaked before the pandemic, with a significant 77% decrease in reported injuries, from 573 to 133 (p<0.0007)from 2018 to 2023.Possible explanations for the differences in reported injury trends between TKA and THA include differences in the patient population receiving knee prostheses compared to those receiving hip prostheses, for instance, differences in the underlying health status of patients.Also, differences in the level of difficulty between the two types of prostheses can be a possible explanation.Future research should investigate the underlying causes for trends in reported adverse events, and expand the investigation to include other orthopaedic devices such as ankle-foot prostheses and spinal implants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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