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Enregistrement W4414491908 · doi:10.5435/jaaos-d-25-00473

Optimizing Outcomes in Total Elbow Arthroplasty

2025· article· en· W4414491908 sur OpenAlexaff
Daniel You, Graham J.W. King, Niloofar Dehghan, Michael D. McKee, Mark E. Morrey, Joaquín Sánchez‐Sotelo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplantComplicationArthroplastyElbowPatient satisfactionOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of total elbow arthroplasty (TEA) is projected to increase by more than 50% between 2020 and 2045. An aging population, contemporary prosthetic designs, and broadened indications are factors associated with this predicted increase. Although TEA can reliably improve pain and function, overall complication rates remain relatively high compared with other arthroplasties, making technical competence of utmost importance. Careful patient selection, preoperative optimization, and thorough counselling on the complication profile and the potential for mechanical failure following TEA are essential. Although debated, surgical exposure to perform TEA should be tailored to the underlying diagnosis and elbow features. Contemporary exposures, including the paraolecranon and the "diamond pop-up," have been popularized only recently. Understanding the nuances of adequate implant positioning, soft-tissue balancing, and good cementation technique can decrease implant interface stresses, impingement, and rotational instability, which have a direct effect on subsequent mechanical failure. The continued success of TEA will depend on advances in surgical planning and technique as well as implant design and materials to improve longevity and allow use with minimal restrictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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