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Enregistrement W4402563293 · doi:10.1016/j.jjoisr.2024.09.002

What are the most difficult steps in total hip arthroplasty for early-career surgeons and how can future technology help most? A survey of the American Association of Hip and Knee Surgeons Young Arthroplasty Group

2024· article· en· W4402563293 sur OpenAlexaff
Ken Tashiro, Yasuhiro Homma, Jesse Wolfstadt, Christopher M. Melnic, Muneaki Ishijima, Atul F. Kamath

Notice bibliographique

RevueJournal of Joint Surgery and Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMedicineHip arthroplastyTotal hip arthroplastyArthroplastyOrthopedic surgeryAssociation (psychology)Physical therapySurgeryGeneral surgeryMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While technology in total hip arthroplasty (THA) is generally developed by experienced surgeons, particular difficulties in surgical steps and technical demands experienced by early-career surgeons remain important. This study investigated the challenges early-career surgeons currently face in THA in order to obtain insights into how they perceive future innovative technologies might reduce the difficulties and complications associated with THA. Members of the American Association of Hip and Knee Surgeons Young Arthroplasty Group were surveyed. The perceived degree of difficulty with key THA surgical steps and the utility of adjunctive technology were recorded (scale 1–10, from no difficulty/not important to very difficult/very important). The membership response rate was 16.1%. The most common THA approach was the direct anterior approach (DAA) (67.4%). Four of the top five most difficult surgical steps were associated with cup preparation/placement. Fluoroscopy was the most used technology (56.7%), followed by no technology use (21.2%) and robot arm assistance (12.1%). With respect to the importance of technology, accurate cup placement ranked first. Dislocation and stem subsidence were the top two complications for which technological advances were thought to be most beneficial. Subgroup analysis based on surgical approach suggested that DAA users had significantly more difficulty with direction of stem rasping than non-DAA users ( p ​< ​0.0001). This is the first survey to reveal data about perceived difficulties in THA surgical steps from the perspective of early-career arthroplasty surgeons and the role of technology in mitigating these complications. Future technological developments may take these needs of early-career surgeons into account. • Survey focused on difficulties of and technology hope for total hip arthroplasty. • Fluoroscopy was the most preferred technology, especially for direct anterior approach users. • Cup preparation/placement were considered the most difficult surgical steps. • Technological advances were most expected for dislocation and stem subsidence.

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)0,007
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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