The completeness of national hip and knee replacement registers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: National joint replacement registries were developed for prospective monitoring of outcomes and post-market surveillance of implants. Increasingly registry data informs practice. However, analysis of a registry can only be as good as the data it captures on the population of interest. We aimed to analyze completeness of reporting of hip and knee replacement procedures for all national registries worldwide. METHODS: We analyzed annual reports and data provided following written requests to all active national hip and knee replacement registries. Coverage was defined as the proportion of hospitals in the country that participate in the registry. Procedure completeness was defined as the proportion of procedures successfully captured by the registry. RESULTS: 14 national registries were included, spanning years 2004 to 2022. Coverage was complete in 10. Median procedure completeness for primary hip and knee replacement across all years was 96.5% (interquartile range [IQR] 94.0-97.7%). Median procedure completeness for revisions was 88.5% (IQR 81.0-92.5%). The terminology used and method of calculation of completeness estimates in the registries were variable. CONCLUSION: National hip and knee replacement registry data generally reflects excellent coverage (full in 10 of 14 registries) and completeness (primary procedures 96.5% and revisions 88.5%) over the last 2 decades.
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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 | 0,049 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».