Cohorte histórica de artroplastia unicompartimental de rodilla en un hospital universitario chileno
Bibliographic record
Abstract
Resumen Objetivo Describir el resultado funcional informado por el paciente de una cohorte de pacientes sometidos a artroplastia unicompartimental de rodilla (AUR) en un hospital universitario chileno. Métodos Se diseñó un estudio de cohorte histórica. Se incluyeron todos los pacientes que se sometieron a AUR de platillo fijo entre 2003 y 2019. Un evaluador independiente se puso en contacto con los pacientes en junio de 2020. Se utilizó el índice de artritis de las universidades de Western Ontario y McMaster (WOMAC) para comparar los procedimientos de AUR (medial o lateral), la edad (mayor o menor de 70 años), y el seguimiento (más o menos de 5 años). Resultados Se incluyeron 78 pacientes, en un total de 94 AURs. La mediana de edad fue de 64 años (rango: 43 a 85 años). Hubo 72 (76,6%) casos de AUR medial. Un paciente necesitó revisión para artroplastia total de rodilla (ATR). Un total de 60 pacientes (76,9%), correspondientes a 72 AURs (76,7%), fueron contactados con éxito por teléfono para el seguimiento final. La mediana del puntaje en los dominios del WOMAC fue: dolor – 1 (rango: 0 a 12); rigidez – 0 (rango: 0 a 4); y función física – 2 (rango: 0 a 29). La mediana del puntaje total en el WOMAC fue de 4 (rango: 0 a 44). Los pacientes sometidos a AUR lateral lograron mejores puntuaciones funcionales (p = 0,0432), y el puntaje total en el WOMAC fue similar en pacientes mayores o menores de 70 años (p = 0,3706). Conclusiones La AUR es un tratamiento eficaz y reproducible para pacientes con artrosis de rodilla unicompartimental. La edad parece no afectar los resultados funcionales, y la AUR es un tratamiento eficaz en pacientes mayores de 70 años. Estos resultados deberían animar a los cirujanos de rodilla a aprender esta técnica y a los responsables de las políticas de salud pública a considerar la AUR para la osteoartritis de rodilla.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".