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Enregistrement W4403277513 · doi:10.5435/jaaos-d-24-00481

Body Mass Index and the Risk of Postoperative Complications After Total Knee Arthroplasty

2024· article· en· W4403277513 sur OpenAlexaff
Sagar Telang, Brandon Yoshida, Gabriel B. Burdick, Ryan Palmer, Jacob R. Ball, Jay R. Lieberman, Nathanael D. Heckmann

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensIntellijoint Surgical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexTotal knee arthroplastyArthroplastyIndex (typography)SurgeryGeneral surgeryInternal medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Given the growing prevalence of obesity, it is crucial to understand the effect of obesity on complications after total knee arthroplasty (TKA). This study aims to assess the relationship between body mass index (BMI) and postoperative periprosthetic joint infection (PJI), medical complications, and surgical complications after TKA. METHODS: The Premier Healthcare Database was used to identify all primary elective TKAs between 2016 and 2021. The primary outcome was risk of PJI within 90 days of surgery. Using logistic regression, restricted cubic splines were generated to assess the relationship between BMI as a continuous variable and PJI risk. Bootstrap simulation was then done to identify a BMI inflection point on the final restricted cubic spline model past which the risk of PJI increased. The relationship between BMI and composite 90-day medical and surgical complications was also assessed. RESULTS: A direct relationship was observed between increasing BMI and increasing risk of PJI with a BMI changepoint of 31 kg/m 2 identified as being associated with increased risk. Above a BMI of 31 kg/m 2 , there was an average relative risk increase of PJI of 13.6% for every unit BMI. This relative risk per unit BMI increased from 5.8% for BMI 31 to 39 to 11.5% between BMI 40 and 49 kg/m 2 , and 21.3% for BMIs ≥50 kg/m 2 . Similarly, a direct relationship was also found between increasing BMI and both medical and surgical complications with BMI changepoints of 34 and 32 kg/m 2 identified, respectively. DISCUSSION: Obese patients with a BMI >31 kg/m 2 were at increased risk of PJI. Although the relative risk increase was small per unit BMI above 31 kg/m 2 , the cumulative increase in risk may be marked for patients with higher BMIs. CONCLUSION: These data should be used to inform discussions that involve shared decision making between patients and surgeons who weigh the risks and benefits of surgery.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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