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Enregistrement W7141122998 · doi:10.71165/2fw4-xz36

High tibial osteotomy: why we choose a lateral closing wedgetechnique and what is our “ideal” patient?

2023· article· W7141122998 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Facek, Thomas Néri, Leo A. Pinczewski

Notice bibliographique

RevueMentors in Orthopedics · 2023
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh tibial osteotomySurvivorship curveOsteoarthritisOsteotomyLigamentBody mass indexArthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High tibial osteotomy (HTO) is indicated for medial compartment knee osteoarthritis in young, active patients to delay total knee replacement (TKR), which carries higher failure rates in this demographic. The procedure aims to redistribute mechanical loading from the degenerated medial compartment to the preserved lateral compartment. Objective: This article describes a specific lateral closing wedge HTO technique and evaluates preoperative predictors of long-term clinical success and survivorship. Key Points: The described technique utilizes a modified Coventry approach with a Krakow staple for stabilization, facilitating primary bone healing and early mobilization. In cases of medial collateral ligament pseudolaxity, a combined lateral closing and medial opening wedge modification is employed. A prospective 10-year study of 95 patients demonstrated an overall survivorship of 79% at 10 years. Three preoperative variables were significantly associated with superior outcomes: age under 55 years, body mass index (BMI) below 30 kg/m², and a Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score exceeding 45. Patients meeting these "ideal" criteria achieved a 97% survivorship rate at 10 years, compared to 69% for those with suboptimal preoperative profiles. Conclusion: Lateral closing wedge HTO provides durable functional improvement and high patient satisfaction. Precise patient selection based on age, BMI, and preoperative functional scores is essential to optimize long-term survivorship and clinical outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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