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Enregistrement W4403280236 · doi:10.5435/jaaos-d-23-01059

New Technologies in the Treatment of Base of Thumb Osteoarthritis

2024· article· en· W4403280236 sur OpenAlexaff
Gilad Rotem, Assaf Kadar

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisThumbArthroplastyLigamentTendonSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symptomatic osteoarthritis (OA) of the first carpometacarpal (CMC) joint is prevalent and debilitating, commonly affecting the elderly and postmenopausal population. This review highlights the latest advancements in the treatment of thumb CMC OA, which historically includes a range of nonsurgical and surgical options without a consensus benchmark. We will focus on innovative and emerging technologies. Nonsurgical treatments typically comprise custom braces and corticosteroid injections. In addition, this review explores advanced approaches such as 3D printed braces, which have improved patient satisfaction, and novel intra-articular injectables such as autologous fat, optimized by ultrasonography to enhance treatment precision and outcomes. Although standard surgical treatments include trapeziectomy, with or without ligament reconstruction and tendon interposition, more recent implant arthroplasty designs show promising long-term survival. Newer interventions include patient-specific instrumentation for metacarpal osteotomies, selective joint denervation, and innovative suspensionplasty devices, all marked by their increased precision and personalized care. However, it is important to note that these novel technologies are not yet established as superior to standard treatments of thumb CMC OA.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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