Using 3-Tesla Magnetic Resonance Imaging as an Additional Radiographic Decision Aid for Oxford Unicompartmental Knee Arthroplasty in Patients without Bone-on-bone Lesion
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of radiological decision aids for Oxford unicompartmental knee arthroplasty (OUKA) has a high false-negative rate. Objectives: The 3-tesla (3T) magnetic resonance imaging (MRI) system is more accurate for the decision of surgical indication for OUKA. Materials and Methods: Medical records were reviewed retrospectively for patients receiving OUKA. All patients had a preoperative 3T MRI scan, which identified full-thickness cartilage loss (FTCL). Evidence of bone-on-bone lesions from plain X-ray, bone marrow edema (BME), and medial meniscus root tear (MMRT) was also recorded. Clinical outcomes were assessed using the Oxford knee score (OKS), Tegner Lysholm knee scoring system (TLKSS), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) 2 years postoperatively. Results: We reviewed 128 patients (140 knees, 44 in male patients, and 96 in female patients) with FTCL on 3T MRI. There were no significant differences in the TLKSS, OKS, or WOMAC between groups with and without bone-on-bone lesions, BME, or MMRT 2 years postsurgery. Conclusions: The 3T MRI system is an applicable radiographical decision aid for OUKA patient selection. FTCL on 3T MRI is sufficient for identifying OUKA beneficiaries, regardless of bone-on-bone lesions, BME, or MMRT Level of Evidence: Level III, retrospective comparative therapeutic trial.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».