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Enregistrement W7018445359

DO MALES REPORT A BETTER OUTCOME THAN FEMALES FOLLOWING HIGH TIBIAL OSTEOTOMY? A COHORT STUDY

2006· article· en· W7018445359 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWOMACOsteoarthritisHigh tibial osteotomyLinear regressionOutcome (game theory)Cohort studyRegression analysisOrthopedic surgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary purpose of this project was to examine the effect of gender on self reported outcome at least 2 years following high tibial osteotomy (HTO) for treatment of varus gonarthrosis. Complete data from 65 patients (24 female and 41 male) who previously underwent medial opening wedge HTO by surgeons at the Fowler Kennedy Sport Medicine Clinic (FKSMC) were available for analysis. Outcome Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) scores (dependent variable) were collected via telephone and the length of time from surgery was recorded. Pre operative and post-operative (2 years) mechanical axis angles (MAA) were measured from double leg standing hip-to-ankle radiographs. We used multiple linear regression to estimate the strength of the association between the post-operative WOMAC score and six independent predictor variables (gender, age, BMI, pre-op WOMAC, time (months), and MAA). Gender, age, BMI, time, pre-operative MAA (first model) and post-operative MAA (second model) were not significant contributors to WOMAC scores. Pre operative WOMAC scores approached significance in the pre-MAA model (β=0.26, 95% CI, -0.03 - 0.66, p=0.076) and were significant in the post-MAA model (β=0.36, 95% CI, 0.091 - 0.74, p=0.013). Residual analysis confirmed the data satisfied the four assumptions of multiple regression (normality, independence of error, linearity, homoscedasticity). The results of this study indicate that gender is not a significant predictor of outcome following HTO.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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