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Enregistrement W4408667455 · doi:10.2106/jbjs.24.00266

Association Between Tourniquet Use and Patient-Reported Outcomes Following Total Knee Arthroplasty

2025· article· en· W4408667455 sur OpenAlexaff
Brian Gibbs, Jhase Sniderman, Shariq Mohammed, Michael S. Kain, David M. Freccero, Ayesha Abdeen

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTourniquetMinimal clinically important differenceOsteoarthritisArthroplastySurgeryPatient-reported outcomeTotal knee arthroplastyAnalgesicPatient satisfactionPhysical therapyQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total knee arthroplasty (TKA) is one of the most commonly performed elective procedures in North America. While advancements have been made in patient optimization, surgical technique, and implant design, tourniquet use remains a contentious issue as it relates to patient outcomes and postoperative experience. METHODS: As part of the PEPPER trial, we identified 5,684 patients who underwent primary TKA, of whom 4,866 (85.6%) underwent surgery with a tourniquet (the YT group) and 818 (14.4%) underwent surgery without a tourniquet (the NT group). The cohort was predominantly female (60.8%), White (77%), and of an ethnicity other than Hispanic or Latino (96.8%). The mean age of the patients was 64.6 ± 9.2 years. The primary outcomes were the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score, Joint Replacement (KOOS JR); Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Physical Health Summary (PROMIS-PH10); and numeric pain rating scale (NPRS), which were captured preoperatively and at 1, 3, and 6 months postoperatively. The secondary outcomes were length of stay, discharge disposition, analgesic consumption, and postoperative complications. Multivariable analysis was performed to assess the associations between tourniquet use and patient-reported outcome measures (PROMs) following TKA. RESULTS: The percentages of patients achieving the minimal clinically important difference (MCID) for the KOOS JR were significantly different at 1 month only (YT, 55.4%; NT, 47.9%). This difference disappeared at 3 and 6 months. There was no difference between the YT and NT groups in terms of the percentage of patients achieving the MCID for the PROMIS-PH10 or NPRS at any time point. There were no differences between the YT and NT groups at any time point with respect to the KOOS JR, PROMIS-PH10, and NPRS. There were no differences in opioid consumption, operative time, length of stay, wound-related complications, or readmissions postoperatively. CONCLUSIONS: Tourniquet use was associated with more patients achieving the MCID for the KOOS JR at 1 month compared with no tourniquet use. This difference disappeared at 3 and 6 months. At 1, 3, and 6 months, there were no differences in opioid consumption, health-care utilization, or complications between patients undergoing TKA with a tourniquet versus without a tourniquet. Tourniquet use did not have a clinically meaningful impact on PROMs in the multivariable analysis. Arthroplasty surgeons may use these data during preoperative discussions with patients regarding tourniquet use as it relates to the surgeon's preference and how it could influence postoperative function. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level III . See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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