Causative factors for varus tibial baseplate subsidence in primary total knee arthroplasty: A retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this retrospective study, the focus was on identifying potential causative factors associated with varus subsidence of the tibial component in primary total knee arthroplasty (TKA). The research aimed to investigate the risk factors contributing to aseptic varus tibial baseplate subsidence (VTBS) leading to revision TKA procedures. Patients and methods: A total of 120 patients with documented VTBS complications post-TKA were compared with a control group of 52 patients. Factors such as patient demographics, surgical data and comorbidities were included. The study also explored the Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) classification pre- and post-operatively to understand its implications on varus subsidence. Results: Significant differences noted in the VTBS group in variables including younger patient age (P=<0.001), increased BMI (P = 0.003), larger proportion of patients with tibial component oversize or undersizing (P=<0.001), less tibial stem extensions used (P < 0.001), higher CCI (P < 0.001) and a higher proportion of patients in CPAK group 2 (P = 0.044). Conclusion: This investigation provides valuable insights into potential risk factors for VTBS, aiming to optimize patient outcomes and assist in preventing complications associated with TKA procedures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».