Fate of revision total ankle arthroplasty: a meta-analysis of 999 cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Revision total ankle arthroplasty (reTAA) is becoming more common. This meta-analysis aimed to evaluate its re-revision rate and factors affecting longevity. METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses statement and Assessing the Methodological Quality of Systematic Reviews guideline, we searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library databases from 1 January 2010 to 1 October 2024. Studies reporting survivorship of reTAA were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The primary outcome was the re-revision rate. Pooled estimates with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. The annual re-revision rate was introduced for time-adjusted analysis. Heterogeneity was explored using meta-regression and subgroup analyses. RESULTS: The analysis included 22 retrospective studies (cohort studies and case series) and one prospective cohort study. The NOS scores indicated moderate to high quality. A total of 999 reTAAs with a mean follow-up of 5 years were identified. The pooled re-revision rate was 9.9% (95% CI: 5.9% to 13.9%). The annual re-revision rate was 2.6% (95% CI: 1.8% to 3.6%). Subgroup analysis indicated that stemmed tibial components were potentially associated with a lower re-revision rate (5.5%) versus unstemmed tibial components (13.2%) ( P = 0.077). However, meta-regression model identified follow-up duration as the only significant factor influencing re-revision rates. The pooled complication rate following reTAA was 18.2%. Among those failed reTAAs, 64.9% underwent conversion to ankle fusion and 5.3% received below-knee amputation. CONCLUSION: Although most included studies were low-level evidence, our meta-analysis revealed an overall re-revision rate of 9.9% at 5-year follow-up, with an annual rate of 2.6% for reTAA. Limited evidence suggested that revision systems using stemmed tibial components might reduce the risk of re-revision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».