Risk Factors for Periprosthetic Fractures After Total Knee Arthroplasty: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periprosthetic fractures (PPFs) following total knee arthroplasty (TKA) result in repeated hospitalizations and incur substantial medical costs. However, the risk factors contributing to PPFs post-TKA remain highly debated. This study provides a comprehensive and quantitative analysis of these risk factors, offering scientific evidence to guide the development of clinical prevention strategies. METHODS: A systematic literature search was conducted across PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library databases up to October 1, 2024. We included all English-language studies that evaluated the risk factors for PPFs after TKA. The Newcastle-Ottawa Scale was leveraged to appraise the quality of the included studies, while odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were used to assess the associations between various risk factors and the likelihood of PPFs after TKA. This protocol was registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (registration number: CRD42024601636). A total of 24 studies were included, encompassing 3,759,394 TKA cases. RESULTS: The meta-analysis identified several risk factors for PPFs after TKA, including sex (OR = 1.81, 95% CI: 1.12 to 2.92), presence of an anterior femoral notching (OR = 3.12, 95% CI: 1.35 to 7.20), osteoporosis (OR = 1.68, 95% CI: 1.51 to 1.87), Parkinson's disease (OR = 7.48, 95% CI: 1.15 to 48.83), cardiovascular diseases (OR = 2.23, 95% CI: 1.01 to 4.94), and laterality (OR = 1.68, 95% CI: 1.01 to 2.79). CONCLUSIONS: Sex, osteoporosis, presence of anterior femoral notching, laterality, Parkinson's disease, and cardiovascular diseases are significant risk factors for PPFs after TKA.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».