Long‐term clinical outcomes and retrieval analysis of a cementless total knee replacement in a dog
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to describe long-term outcomes and report post-retrieval implant analysis following cementless total knee replacement (TKR) in a dog. ANIMAL: A seven-year-old, male neutered, Labrador retriever. METHODS: The dog presented for evaluation of chronic left pelvic limb lameness. Orthopedic examination identified bilateral cranial drawer and medial buttress. Radiographs revealed severe bilateral osteoarthritis with moderate joint effusion/synovial hypertrophy. Given the end-stage osteoarthritis, TKR was considered more appropriate than tibial plateau leveling osteotomy (TPLO). The dog underwent a left cementless TKR. RESULTS: Immediate postoperative radiographs showed appropriate implant positioning. Moderate left pelvic limb lameness with full, pain free and stable stifle range of motion (ROM) was documented at 2 weeks. Increased left hindlimb weight-bearing with a peak vertical force of 70% bodyweight (BW) versus 50% BW on the contralateral leg was reported at 6 weeks. Radiographs showed good implant osseointegration. Left stifle ROM was 50°/170°, a 30° increase compared to preoperative values. Additional rechecks at 14 and 30 weeks showed gradual improvement in stifle ROM and weight-bearing. The dog was euthanized 6 years after surgery for reasons unrelated to TKR. Radiographs demonstrated static implant position without signs of osteolysis and gross examination revealed mild polyethylene wear on the caudal aspects of the tibial insert. Histological evaluation of the implant-bone interface showed extensive and robust osseointegration. CONCLUSION: This case demonstrates that cementless TKR can be associated with excellent clinical function over the course of at least 6 years and suggests that early surgical intervention could be considered.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».