The full radiostereometric analysis migration pattern of tibial components is associated with aseptic loosening
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Thresholds for acceptable amounts of migration tibial components measured with radiostereometric analysis (RSA) are limited to specific follow-up moments and do not use the full migration pattern. The Michaelis-Menten (MM) model, a non-linear model from biochemistry, could potentially be used to model the entire migration pattern. The purpose of this study was therefore to determine if MM models can be fitted to RSA migration data of tibial components, and if these fitted model parameters can be used for early detection of tibial components at high risk for aseptic loosening. Methods: Migration patterns of tibial component maximum total point motion (MTPM) over six months, one year, and two years, as well as revision rates for aseptic loosening from previously published systematic reviews, were used. Fitted MM models gave the estimated maximal MTPM (MTPMemax) and a constant (K), which is the time in months at which half the MTPMemax is reached for tibial component designs. To assess model fit, intraclass correlation coefficients (ICCs) were calculated for the modelled MTPMemax and reported five-year MTPM values. The estimated MTPMemax and K-values were plotted against their corresponding five-year revision rate for aseptic loosening. Results: For six-month, one-year, and two-year migration patterns, the ICC was 0.81, 0.83, and 0.91, respectively, suggesting excellent agreement between calculated MTPMemax values and the known five-year MTPM values. MTPMemax up to 1.3 mm was considered to be safe based on association with aseptic loosening revision rate, while MTPMemax of more than 1.3 mm was unsafe. The K-value could not be used as a predictor for safe versus unsafe implants. Conclusion: MTPMemax values may be used for early detection of tibial components at high risk for aseptic loosening, possibly offering improvements over the older threshold system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».