Patiëntkenmerken voor succesvolle osteotomie bij geïsoleerde mediale en laterale artrose van de knie
Uitgangsvraag
Welke patiëntkenmerken hebben invloed op de uitkomst van een osteotomie?
Aanbeveling
Overweeg een osteotomie bij een patiënt met unicompartimentele knieartrose. Houdt er hierbij rekening mee, dat oudere patiënten na een osteotomie gemiddeld op kortere termijn alsnog een totale knieprothese nodig hebben vergeleken met jongere patiënten. Houdt er tevens rekening mee, dat vrouwelijke patiënten na een osteotomie gemiddeld op kortere termijn alsnog een totale knieprothese nodig hebben vergeleken met mannelijke patiënten.
Overwegingen
Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
Op basis van de literatuursamenvatting kunnen geen conclusies worden getrokken ten aanzien van cruciale uitkomstmaten vanwege afwezigheid van geschikte literatuur.
Ten aanzien van belangrijke uitkomstmaten kunnen alleen conclusies worden getrokken waarin weinig vertrouwen wordt gegeven aan de correctheid van de schatting van het prognostisch effect van factoren op de tijd tot een TKP. Hoewel op basis van de resultaten van de gerapporteerde modellen geconcludeerd zou kunnen worden dat vrouwelijk geslacht en oudere leeftijd (gecorrigeerd voor elkaar) een klinisch relevante voorspeller zijn van het krijgen van een TKP, kan deze conclusie niet worden ondersteund met bewijskracht. De bewijskracht van de gevonden studies is zeer laag, onder andere door beperkingen in de methodologische opzet van de gevonden studies.
Toch meent de richtlijncommissie dat op basis van het feit dat alle studies in dezelfde richting wijzen, dat diverse grote en middelgrote studies (Howells, 2014; Hui, 2011; van Raaij, 2008) die waren geëxcludeerd op basis van onvoldoende correctie voor mogelijke confounders ook in dezelfde richting wijzen, en op basis van ervaringen uit de kliniek, dat het waarschijnlijk is dat de tijdperiode tussen osteotomie en een latere TKP klinisch relevant korter is bij vrouwen dan bij mannen, en bij oudere leeftijd in vergelijking met een jongere leeftijd. Gezien het activiteitsniveau en de levensverwachting is bij de jongere patiënt uitstel van een prothese gewenst en zal men eerder kiezen voor een osteotomie (zie de module Osteotomie versus een unicompartimentele knieprothese).
Er moet worden benadrukt dat er behoefte is aan kwalitatief goed opgezette studies, die gemaakte voorspellende modellen valideren in een voldoende grote populatie. Alleen op deze manier kan de grootte van het effect van de voorspellende variabelen accuraat en valide worden vastgesteld.
Economische status liet geen statistisch significant en over het algemeen geen klinisch relevant verband zien met tijd tot TKP, maar de bewijskracht hiervoor is erg laag. In de literatuur werd verder ook geen bewijs gevonden voor andere voorspellers die een rol zouden kunnen spelen bij de tijd tot TKP in patiënten met unicompartimentele knieartrose, wanneer er wordt gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.
Het is belangrijk op te merken dat survival van een osteotomie geen objectieve uitkomstmaat is, omdat de orthopedisch chirurg met name bepaalt wanneer een knieprothese geïndiceerd is.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)
In een overleg met de zorgverlener om tot een beslissing te komen tot een osteotomie of niet, kan het voor de patiënt, naast andere afwegende factoren zoals duur van revalidatie en verwachtingen ten aanzien van functioneren, van belang zijn hoe lang hiermee een TKP kan worden uitgesteld. Op basis van bovengenoemde studies kan men echter alleen in algemeenheden spreken, en kan geen betrouwbare informatie worden gegeven over hoeveel korter deze duur gemiddeld is naarmate men jonger is, of wanneer men vrouw is. Voor de patiënt is terugkeer naar werk en sport van belang om een keuze te maken tussen de verschillende operatieve behandelingen. Hierover is in de literatuur niets gevonden. Dit is een kennislacune.
Kosten (middelenbeslag)
Kosten spelen geen rol in de besluitvorming bij deze uitgangsvraag.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Er zijn geen argumenten met betrekking tot de aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie die een rol spelen bij deze uitgangsvraag.
Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies
Hoewel de bewijskracht van de gevonden studies zeer laag is, wijzen wel alle studies in dezelfde richting, en geven de studies een klinisch relevant effect aan. Daarnaast geven diverse grote en middelgrote studies die zijn uitgesloten vanwege onvoldoende of onduidelijke correctie voor confouders dit ook aan.
Er is geen grootte van het effect van leeftijd aangegeven, en er is tevens geen afkapwaarde voor de leeftijd gegeven omdat op die grond van de huidige evidence en onderliggende studies niet kan worden vastgesteld.
Hoewel de studies een ongeveer 1.5 tot 2 keer zo groot risico geven voor vrouwen ten opzichte van mannen om een TKP operatie te ondergaan gedurende de follow-up tijd in de studies na een osteotomie, is er geen grootte van het effect aangegeven omdat de evidence op grond van de studies erg laag is.
Onderbouwing
Achtergrond
In de orthopedie wordt met een osteotomie ter hoogte van de knie de stand van het been veranderd. Door deze techniek kan bij patiënten met een unicompartimentele knieartrose de druk verminderd worden op het aangedane compartiment met als doel vermindering van pijn en daarmee verbetering van functie. Hiermee kan tevens een gewrichtsvervanging met een ruim aantal jaren worden uitgesteld (survival van 75% na 10 jaar; Van Raaij, 2008). Het is momenteel onduidelijk welke patiëntkenmerken voorspellend zijn voor een gunstige prognose na een osteotomie bij unicompartimentele knieartrose.
Aangezien voor deze uitgangsvraag de bewijskracht van de studies onvoldoende was, maar de kwaliteit van de studies, en de mogelijkheid om individuele patiëntdata te combineren steeds beter wordt is een vijfjaarsperiode voor een update van deze uitgangsvraag te lang. De data in de onderliggende studies zijn aanwezig, en er kan door een gezamenlijke internationale effort om de data te combineren een voldoende grote datasets gebouwd worden voor ontwikkeling van predictiemodellen en de validatie ervan. Wanneer deze effort binnenkort wordt gestart kan een update ten aanzien van deze vraag binnen drie jaar plaatsvinden.
Conclusies / Summary of Findings
Very low GRADE |
We are unsure whether age is a predictor for survival to total knee arthroplasty in patients with unicompartmental osteoarthritis undergoing an osteotomy, adjusted for sex.
Sources: (Efe, 2011; Figueroa, 2017; Keenan, 2019; Khosbin, 2017; Van Wulfften Palthe, 2018) |
Very low GRADE |
We are unsure whether sex is a predictor for survival to total knee arthroplasty in patients with unicompartmental osteoarthritis undergoing an osteotomy, adjusted for age.
Sources: (Efe, 2011; Figueroa, 2017; Keenan, 2019; Khosbin, 2017; Van Wulfften Palthe, 2018) |
Very low GRADE |
We are unsure whether economic status is a predictor for survival to total knee arthroplasty in patients with unicompartmental osteoarthritis undergoing an osteotomy, adjusted for age and sex.
Sources: (Keenan, 2019; Khosbin, 2017) |
- GRADE |
We cannot conclude which other factors can predict survival to total knee arthroplasty in patients with unicompartmental osteoarthritis undergoing an osteotomy due to the lack of studies testing multivariable models that take the confounders age and sex into account and exclude post-operative factors. |
- GRADE |
We cannot conclude which factors can predict pain, function, quality of life, other adverse events/complications, patient satisfaction, return to work/sport and alignment in patients with unicompartmental osteoarthritis undergoing an osteotomy due to the lack of studies testing multivariable models that take the confounders age and sex into account and exclude post-operative factors. |
Samenvatting literatuur
Description of studies
Five studies (Efe, 2011; Figueroa, 2017; Keenan, 2019; Khosbin, 2017; Van Wulfften Palthe, 2018) measured patient characteristics before performing an osteotomy and measured time of survival until total knee replacement after performing an osteotomy in patients with (unicompartmental) osteoarthritis of the knee. Multivariable models showing associations between predefined candidate prognostic factors and outcome were reported but were not externally validated. Some studies (see evidence table for inclusion criteria) did not report clearly whether concurrent surgeries were performed besides the osteotomy. Studies that did report concurrent surgeries or studies investigating different types of osteotomies included covariates in their prognostic models to adjust for differences in outcome. The number of factors included in most multivariable models in relation to the number of events may lead to a risk of bias due to insufficient power (see risk of bias table). A brief overview of the study characteristics is reported in table 1.
Table 1 Brief study characteristics
Study |
Population |
Enrolment |
End point/ Follow-up |
Method |
Outcome |
Efe, 2011 |
Patients with symptomatic medial compartment osteoarthritis with varus malalignment undergoing lateral closing-wedge osteotomy; Germany |
Between 1994 and 2001 |
9.6 years (1 to 18) |
Multivariate Cox regression model |
Survival to total knee arthroplasty |
Figueroa, 2017 |
Patients with symptomatic medial compartment osteoarthritis undergoing medial opening wedge high tibial osteotomy with internal fixation and a bone graft, and undergoing concurrent procedures; Australia |
Between December 2002 and November 2013 |
Not reported |
Multivariable Cox proportional hazards model |
Survival to total knee arthroplasty |
Keenan, 2019 |
Patients with isolated medial compartment osteoarthritis in a varus knee undergoing opening wedge high tibial osteotomy, excluding patients undergoing HTO for other indications such as cartilage resurfacing, meniscal transplantation and ligament reconstruction, UK |
Between January 1994 and December 2011 |
12 years (6 to 21) |
Multivariable Cox proportional hazards model |
Survival to total knee arthroplasty |
Khosbin, 2017 |
Patients with osteoarthritis undergoing tibial osteotomy (not further specified), Canada |
Between July 1, 1994 and June 30, 2010 |
June 30, 2012 (allowing for a minimum 2-year follow-up) |
Multivariable Cox proportional hazards model |
Survival to total knee arthroplasty |
Van Wulfften Palthe, 2018 |
Patients with symptomatic medial compartment osteoarthritis undergoing opening wedge high tibial osteotomy, The Netherlands |
Between January 1992 until July 2002 |
Not reported |
Multivariate Cox regression analysis |
Survival to total knee arthroplasty |
Results
Time to total knee arthroplasty
Five studies (Efe, 2011; Figueroa, 2017; Keenan, 2019; Khosbin, 2017; Van Wulfften Palthe, 2018) reported models predicting survival to total knee arthroplasty. Table 2 shows the reported model design.
Table 2 Reported prognostic models for total knee arthroplasty
Study |
Total N (% events) |
Reported model design |
Efe, 2011 |
199 (16%) |
Outcome: time to total knee arthroplasty
Factors: age, sex (not specified), pre-operative varus angle, BMI, preoperative Kellgren-Lawrence osteoarthritis grade >2, Prior partial arthroscopical meniscectomy |
Figueroa, 2017 |
210 (6.3%) |
Outcome: time to total knee arthroplasty
Factors: bilaterality, sex (unspecified), age, ever smoked, ligament reconstruction, cartilage treatment, meniscectomy |
Keenan, 2019 |
111 (36%) |
Outcome: time to total knee arthroplasty
Factors: age, female sex, economic status (ref: Q1 versus Q2, Q3, Q4, Q5 from Scottish index of multiple deprivation) |
Khosbin, 2017 |
2671 (32.3%) |
Outcome: time to total knee arthroplasty
Factors: age, female sex, urban residence, income quantile (ref: 3, versus 1, 2, 4, 5), co-morbidity (CADGscore ref 0-4 versus 5 to 8, 9+), prior meniscal repair, prior meniscal debridement, prior chondral surgery, concurrent bone grafting, concurrent ligament reconstruction, teaching hospital, surgeon volume > 3, surgeon experience in years |
Van Wulfften Palthe, 2018 |
223 (44%) |
Outcome: time to unicompartmental or total knee arthroplasty
Factors: age ≥ 50, female sex, surgeon, surgical technique (ref: chevron versus. callus, dome, closing, opening) |
As the reported models included different factors, the results could not be pooled. Because the models were unvalidated, only results regarding factors that were included in at least two studies will be discussed. Tables 3a-c show the relevance of reported associations regarding patient characteristics and total knee arthroplasty.
Table 3a Relevance of prognostic factor ‘age’ for total knee arthroplasty
|
Statistically significant |
Clinically relevant |
HR (95%CI) |
Age per year |
|||
Efe, 2011 |
No |
Unknown |
Not reported |
Figueroa, 2017 |
No |
Yes |
0.8 (0.2 to 4.2) |
Keenan, 2019 |
Yes |
Yes* |
1.07 (1.03 to 1.11) |
Khosbin, 2017 |
Yes |
Yes* |
1.05 (1.04 to 1.06) |
|
Age: ≥ 50 |
||
Van Wulfften Palthe, 2018 |
Yes |
Yes |
1.61 (1.00 to 2.58) |
*We defined this as clinically relevant because the HRs are per year increase, and correspond with HRs per 10 years difference of 1.97 and 1.63 respectively
Table 3b Relevance of prognostic factor ‘sex’ for total knee arthroplasty
|
Statistically significant |
Clinically relevant |
HR (95%CI) |
Sex: female |
|||
Efe, 2011 |
No |
Unknown |
Not reported |
Figueroa, 2017 |
No |
Yes |
1.4 (0.2 to 11.1) |
Keenan, 2019 |
Yes |
Yes |
2.37 (1.06 to 5.33) |
Khosbin, 2017 |
Yes |
Yes |
1.35 (1.17 to 1.55) |
Van Wulfften Palthe, 2018 |
Yes |
Yes |
1.67 (1.11 to 2.52) |
Table 3c Relevance of prognostic factor ‘economic status’ for total knee arthroplasty
|
Statistically significant |
Clinically relevant |
HR (95%CI) |
Economic status: income quintile |
|||
Keenan, 2019 |
No |
Q2 versus Q1: No Q3 versus Q1: No Q4 versus Q1: No Q5 versus Q1: Yes |
Q2 versus Q1: 1.18 (0.37 to 3.37) Q3 versus Q1: 0.87 (0.26 to 2.90) Q4 versus Q1: 0.97 (0.30 to 3.17) Q5 versus Q1: 0.68 (0.19 to 2.45) |
Khosbin, 2017 |
No |
No |
Q1 versus Q3: 0.97 (0.77 to 1.21) Q2 versus Q3: 0.94 (0.76 to 1.16) Q4 versus Q3: 0.92 (0.74 to 1.13) Q5 versus Q3: 1.01 (0.82 to 1.24) |
Other outcomes
No studies investigating prognostic factors for pain, function, quality of life, other adverse events/complications, patient satisfaction, return to work/sport or alignment were found.
Level of evidence of the literature
Time to total knee arthroplasty
Age
Starting with a high level of evidence for prognostic studies, the level of evidence for the association between age and time to total knee arthroplasty was downgraded by 3 levels to very low: 1 level because of the risk of bias (many factors compared to the number of participants), 1 level because of indirectness (studies have not been validated); and 1 level because of imprecision (wide confidence intervals).
Sex
Starting with a high level of evidence for prognostic studies, the level of evidence for the association between sex and time to total knee arthroplasty was downgraded by 3 levels to very low: 1 level because of the risk of bias (many factors compared to the number of participants), 1 level because of indirectness (studies have not been validated); and 1 level because of imprecision (wide confidence intervals).
Economic status
Starting with a high level of evidence for prognostic studies, the level of evidence for the association between economic status and time to total knee arthroplasty was downgraded by 3 levels to very low: 1 level because of risk of bias (many factors compared to the number of participants), 1 level because of indirectness (studies have not been validated); and 1 level because of imprecision (wide confidence intervals).
Other patient characteristics
Due to the limited availability of literature testing multivariable models that take the confounders age and sex into account and exclude post-operative factors, the level of evidence for these characteristics cannot be graded.
Other outcomes
Due to the limited availability of literature testing multivariable models that take the confounders age and sex into account and exclude post-operative factors, the level of evidence for these outcomes cannot be graded.
Zoeken en selecteren
A systematic review of the literature was performed to answer the following question:
Which patient characteristics are predictive for osteotomy outcome in patients with unicompartmental osteoarthritis?
P: patients with unicompartmental osteoarthritis of the knee undergoing an osteotomy;
I: presence of patient characteristics: age, sex, BMI, function (KOOS, WOMAC), pain, osteoarthritis location, osteoarthritis (radiological/radiographic) severity (KL score, KL grade, Kellgren Lawrence), alignment/angle (joint, hip-knee, CP), education, physical activity, depression, anxiety;
C: absence of patient characteristics;
O: pain, quality of life, function, adverse events/complications, patient satisfaction, return to work/sport, alignment, survival to total knee arthroplasty.
Timing: after diagnosis, at treatment decision prior to osteotomy;
Setting: at clinical consult with orthopaedic surgeon;
Confounders: age, sex.
Relevant outcomes
The guideline development group considered pain and quality of life to be critical outcomes for decision-making; and complications, alignment, physical function, patient satisfaction, return to work/sport and survival to total knee arthroplasty to be important outcomes for decision-making.
A priori, the working group did not further define the outcome measures listed above but used the definitions used in the studies.
For survival to total knee arthroplasty, the working group defined a 10-year hazard ratio difference of 25% (≤0.8 or ≥1.25) as the minimal clinically (patient) important difference.
For continuous outcomes, such as the VAS scale for pain, a mean difference of 10% was defined as the minimal clinically (patient) important difference.
For dichotomous outcomes (like presence of complications) outcomes, a difference of 15% was defined as the minimal clinically (patient) important difference.
Prognostic research: Study design and hierarchy
With this research question, the aim is to investigate multiple individual factors that might predict osteotomy outcome in patients with unicompartimental osteoarthritis. To investigate whether factors are predictive, a longitudinal relationship between candidate prognostic factors (measured at T0) and outcome (measured at T1) has to be investigated. Often, prognostic factors are correlated (Foroutan, 2020) with other factors. To describe the effect of single prognostic factors, these should be measured in relation to their confounders. Mostly, important confounders can be predefined. Only models including all predefined confounders and measuring longitudinal associations between candidate predictors and outcome can be taken into account. When reviewing literature, there is a hierarchy in the quality of individual studies. Preferably, models for clinical decision-making should show the efficacy of using multivariable models in patient related outcome, as this makes them most helpful in deciding which factors should be used in clinical practice. Differences in clinical decision-making according to the developed model and the effect on patient-related outcome should be measured after sufficient follow-up periods (Moons, 2008). If such studies are not available, studies validating the effects of developed prognostic multivariable models in other samples of the target population (external validation) are preferred, as there is greater confidence in the results of these studies than of studies that have not been externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviating associations that may have consequences for the conclusions. Studies validating prognostic multivariable models internally (e.g. through bootstrapping or cross-validation) can be used to answer the research question as well, but their level of evidence must be downgraded due to risk of bias and/or indirectness, as it is not clear whether the models perform well enough in target populations. Model performance should be evaluated to decide whether investigated factors can be used for clinical decision-making. The results of studies that develop unvalidated models cannot be used for clinical decision-making, but only for information purposes. Note that, due to the low confidence in the results of externally unvalidated models, specific results regarding individual factors of interest reported in internally validated or unvalidated models will be described only if factors have been used in at least two multivariable models/studies. Univariable prognostic models (or multivariable prognostic models not taking age and sex into account) cannot be graded, as confidence in these models is too low.
Search and select (Methods)
The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until 30-10-2019. The detailed search strategy is outline in the Methods section. The systematic literature search resulted in 507 hits.
No studies investigating the impact of a multivariable prognostic model on patient-related outcome regarding osteotomy outcome were found. Studies developing and/or validating a multivariable prognostic model were selected based on the following criteria: systematic reviews, randomized controlled trials (RCTs) and observational studies (cohort studies) assessing the longitudinal relation between patient characteristics and the outcomes pain, function, quality of life, adverse events/complications, patient satisfaction, return to work/sport, alignment, but not including post-operative factors in multivariable models. As higher age and sex are generally known factors affecting the outcome of osteotomy, these factors were stated as confounders that had to be included in the multivariable models.
A total of 58 studies were initially selected based on title and abstract screening. After reading the full texts, 53 studies were excluded (see the table with reasons for exclusion in the Methods section), and five studies were included.
Results
Five studies (Efe, 2011; Figueroa, 2017; Keenan, 2019; Khosbin, 2017; Van Wulfften Palthe, 2018) were included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables.
Referenties
- Efe T, Ahmed G, Heyse TJ, Boudriot U, Timmesfeld N, Fuchs-Winkelmann S, Ishaque B, Lakemeier S, Schofer MD. Closing-wedge high tibial osteotomy: survival and risk factor analysis at long-term follow up. BMC Musculoskelet Disord. 2011 Feb 14;12:46. doi: 10.1186/1471-2474-12-46. PMID: 21320313; PMCID: PMC3046001.
- Foroutan F, Guyatt G, Zuk V, Vandvik PO, Alba AC, Mustafa R, Vernooij R, Arevalo-Rodriguez I, Munn Z, Roshanov P, Riley R, Schandelmaier S, Kuijpers T, Siemieniuk R, Canelo-Aybar C, Schunemann H, Iorio A. GRADE Guidelines 28: Use of GRADE for the assessment of evidence about prognostic factors: rating certainty in identification of groups of patients with different absolute risks. J Clin Epidemiol. 2020 May;121:62-70. doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.12.023. Epub 2020 Jan 23. PMID: 31982539.
- Figueroa F, Mhaskar V, Scholes C, Pearlman A, Coolican M, Parker D, Fritsch B. Symptomatic relief in medial opening wedge high tibial osteotomies for the treatment of knee osteoarthritis is influenced by concurrent procedures and preoperative pain level. Journal of ISAKOS: Joint Disorders & Orthopaedic Sports Medicine. 2018 Jan 1;3(1):8-16.
- Keenan OJF, Clement ND, Nutton R, Keating JF. Older age and female gender are independent predictors of early conversion to total knee arthroplasty after high tibial osteotomy. Knee. 2019 Jan;26(1):207-212. doi: 10.1016/j.knee.2018.11.008. Epub 2018 Nov 22. PMID: 30473375.
- Khoshbin A, Sheth U, Ogilvie-Harris D, Mahomed N, Jenkinson R, Gandhi R, Wasserstein D. The effect of patient, provider and surgical factors on survivorship of high tibial osteotomy to total knee arthroplasty: a population-based study. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2017 Mar;25(3):887-894. doi: 10.1007/s00167-015-3849-4. Epub 2015 Nov 4. PMID: 26537595.
- Moons KG, Altman DG, Vergouwe Y, Royston P. (2009) Prognosis and prognostic research: application and impact of prognostic models in clinical practice. BMJ. 338:b606.
- van Raaij T, Reijman M, Brouwer RW, Jakma TS, Verhaar JN. Survival of closing-wedge high tibial osteotomy: good outcome in men with low-grade osteoarthritis after 10-16 years. Acta Orthop. 2008 Apr;79(2):230-4.
- van Wulfften Palthe AFY, Clement ND, Temmerman OPP, Burger BJ. Survival and functional outcome of high tibial osteotomy for medial knee osteoarthritis: a 10-20-year cohort study. Eur J Orthop Surg Traumatol. 2018 Oct;28(7):1381-1389. doi: 10.1007/s00590-018-2199-6. Epub 2018 Apr 12. PMID: 29651561.
Evidence tabellen
Research question: Which patient characteristics are predictive for osteotomy outcome in patients with unicompartmental osteoarthritis?
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Candidate predictors |
Model development, performance and evaluation |
Outcome measures and results |
Comments Interpretation of model |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Efe, 2011 |
Source of data1 and date: cohort between 1984 and 2001
Setting/ number of centres and country: Hospital, Germany
Funding and conflicts of interest: |
Recruitment method2: Consecutive patients
Inclusion criteria: - Lateral closing-wedge osteotomy performed between 1984 and 2001 within author’s institution - Indication was symptomatic medial compartment osteoarthritis with varus malalignment
Exclusion criteria: - not reported
Treatment received? -All patients were underwent a lateral closing-wedge technique (4). Fibular transection was performed at the junction of the middle and distal thirds (20) through a separate incision. A transverse incision with the patient in supine position was performed for the tibial osteotomy. The peroneal nerve was exposed and protected. The osteotomy was performed below the tibial tuberosity, leaving the medial cortex intact. Bone wedge size was based on the preoperative calculations from the long leg standing radiograph. A laterally-based wedge of bone was removed and the osteotomy was fixed with an AO-plate. Postoperative early active movement and physiotherapy were allowed. No casts were applied. Partial weight bearing using 2 crutches for 6 weeks was allowed until bony union was reached. Control standing X-rays were taken 6 weeks, 6 months, and 1 year after surgery as well as at time of latest follow-up.
Participants: N=199
Mean age ± SD:
Sex: % M / % F 55.3%: Male
Other important characteristics:
Mean BMI ± SD:
Mean Varus angle ± SD: 6◦ ± 3 |
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: age Predictor 2: gender Predictor 3: BMI
Predictor 4: Kellgren-Lawrence grade of osteoarthritis short anteroposterior views in the standing position with the knee in full extension, as well as lateral and merchant views. The severity of osteoarthritis was scored according to the Kellgren-Lawrence system (0 normal, 4 severe). Predictor 5: varus angle Preoperative radiographs included the full leg and standard short anteroposterior views in the standing position with the knee in full extension, as well as lateral and merchant views. Varus angle was measured using mechanical axes of the femur and the tibia (hipknee- ankle angle) obtained on full length, full weightbearing standing radiographs. Predictor 5: Partial arthroscopical menisectomy Number of participants with any missing value4? N (%): not reported/excluded, see participants
How were missing data handled5?
|
Development Modelling method6: Multivariate Cox regression models
Performance Calibration measures7 and 95%CI: NR Discrimination measures8 and 95%CI: NR Classification measures9: NR
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external NR |
Type of outcome: single/combined? High tibial osteotomy failure
Definition and method for measurement of outcome: The need for conversion to total knee arthroplasty
Endpoint or duration of follow-up: 9.6 (1-18) years
Number of events/outcomes: 36 (16%)
RESULTS Multivariable model11:
Alternative presentation of final model12: |
KL-grade: Patients with a higher grade of osteoarthritis (>2) may be better treated with arthroplasty
Conclusion: A significant risk factor for HTO failure was preoperative Kellgren-Lawrence osteoarthritis grade >2. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figueroa, 2017 |
Source of data1 and date: retrospective cohort from December 2002 until November 2013 from clinical research database
Setting/ number of centres and country: Sydney Orthopaedic Research Institute, Australia
Funding and conflicts of interest:
|
Recruitment method2: Consecutive patients
Inclusion criteria: - Patients with symptomatic medial compartment OA on X-ray that underwent medial opening wedge high tibial osteotomy with internal fixation and a bone graft. - Operated by one of the three surgeons (DP, MC, BF) at our centre between December 2002 and November 2013. - Patients who underwent any concomitant procedures such as ligament reconstruction (anterior cruciate ligament (ACL), posterior cruciate ligament (PCL)), meniscus surgery (menisectomies) or cartilage surgery (microfracture, chondroplasty, Matrix-Induced Autologous Chondrocyte Implantatio (MACI)) were included.
Exclusion criteria: - Osteotomies around the knee other than medial opening wedge osteotomies, for example, closing wedge osteotomies, distal femoral osteotomies, tibial tubercle osteotomies or fibular osteotomies. - Patients operated in the public hospital. with a high tibial osteotomy
Treatment received? Medial opening wedge high tibial osteotomies were performed under tourniquet control, as previously described at two private hospitals. A combination of flexible osteotomes and laminar spreaders were used to enlarge the osteotomy for the required correction. Femoral head allograft, iliac crest allograft or bone substitute was used to fill in the gap and the osteotomy was internally fixed with a plate and screws. Prior to 2009, X-rays and alignment rods were used to monitor correction. The line of weight bearing was shifted to the Fujisawa’s point in these cases. In the remaining cases, alignment was verified ntraoperatively using imageless navigation (OrthoMap Precision Navigation Software (Stryker, Mahwah, New Jersey, USA) and ORTHOsoft Zimmer Computer Assisted Solutions (Zimmer Biomet, Warsaw, Indiana, USA)) in 61% of cases. The osteotomy gap was filled with femoral head allograft alone in the majority (89.5%) of cases, with the remainder comprising allograft and bone substitutes (0.95%), autograft (4.8%) or bone substitute alone (2.4%). The median plate tooth size (in plates with tooth) was 11.25mm (95%CI 11 to 12.5mm), with the majority of osteotomies internally fixed with VERSUS Osteotomy (Zimmer Biomet) (46.2%) or Puddu plates (Arthrex, Naples, Florida, USA) (30%), with the remainder (23.8%) comprising ContourLock HTO Plate (Arthrex) Tomofix (Depuy Synthes, West Chester, Pennsylvania, USA), ELIX (Biotech, Wiesbaden, Germany) iBalance (Arthrex) and Targon (Aesculap, Tuttlingen, Germany). Concurrent surgeries were performed with the HTO to reconstruct the ACL (5.7%), as well as treat cartilage lesions using chondroplasty (9.5%), microfracture (22.5%) or MACI (11%) or partial meniscectomy (17.7%). The indication to make a chondral resurfacing technique was related to the presence of focal lesions. Lesions smaller than 2cm2 were treated with microfracture and larger lesions were treated using MACI
Participants: N=210
Mean age ± SD: 51 (95%CI: 42-57)
Sex: % M / % F 84% M
Other important characteristics:
BMI
|
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: bilateral
Predictor 2: gender
Predictor 3: age extracted from database
Predictor 4: ever smoked
Predictor 5: ligament reconstruction Concomitant surgery
Predictor 6: cartilage treatment
Predictor 7: meniscectomy Concomitant surgery Number of participants with any missing value4?
N (%): not reported/excluded, see participants
How were missing data handled5?
|
Development Modelling method6: Multivariable cox proportional hazards model
Performance Calibration measures7 and 95%CI: NR Discrimination measures8 and 95%CI: Classification measures9: NR
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external NR |
Type of outcome: single/combined? Failure
Definition and method for measurement of outcome: Failures were identified by detailed review of the clinical database and clinical notes, with failure defined as a conversion to a TKR. The Australian National Joint Replacement Registry was queried to account for conversions in any cases lost to follow-up.
Endpoint or duration of follow-up: NR
Number of events/outcomes: 13 (6.3%)
RESULTS Multivariable model11:
Alternative presentation of final model12: |
T.a.v. ΔKOOS (pain relief), wordt een partial leas squares regression analysis gedaan:
Partial least squares regression with up to 10 components was performed to associate patient demographics, arthritis severity and surgical options with change in KOOS-pain (pain relief) between preoperative and postoperative measurements. Due to missing data in some patients, two other models (models 2 and 3) were constructed for this case using a partial least squares regression model (table 1), with model 3 including preoperative alignment measures. Previous studies have investigated the relationship between these factors and procedure survival, but not pain relief. In the case of alignment, the reason to include only preoperative alignment in the analysis was mainly due to the fact that postoperative alignment is not a useful predictive measure, as it is not a fixed value and it will change during follow-up due to progression of the osteoarthritic disease. The efficacy of the models was assessed by comparing the predicted values to actual values and examining the model SE and predicted R2 . Individual predictor variables were assessed for influence with the dependent variable by the magnitude of the standardised coefficient
Model 2: (n=91)
pain relief was significant (P<0.01) with a predicted R2 (adjusted) of 17% and SE of 15.5 points as predictors of pain relief, with PC1 dominated by cartilage treatment, and the interaction between preoperative KOOSpain and cartilage treatment. The second component (PC2) was influenced by ICRS grade of the medial femoral condyle cartilage and lifetime smoking status.
Model 3: (n=41)
Generated a significant (P<0.01) fit to pain relief. The model explained 50% of the variance in the response (R2, with an SE 11.8 KOOS points
Model 3 also identified two principal components, with cartilage treatment dominating PC1, together with the interaction between age at surgery and cartilage treatment. PC2 was influence by preoperative KOOS-pain score, as well as the interaction between preoperative KOOS-pain and age at surgery. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keenan, 2019 |
Source of data1 and date: retrospective cohort from January 1, 1994 until December 31, 2011 from a prospectively compiled database
Setting/ number of centres and country: Department of Orthopaedics and Trauma, Royal Infirmary of Edinburgh, UK
Funding and conflicts of interest: None |
Recruitment method2: Consecutive patients
Inclusion criteria: - indication for undertaking the procedure was isolated medial compartment osteoarthritis in a varus knee
Exclusion criteria: - patients undergoing HTO for other indications, such as cartilage resurfacing, meniscal transplantation and ligament reconstruction
Treatment received? Under tourniquet, an eight to 10 cm incision was made parallel to the anterior border of the medial collateral ligament, adjacent to the anteromedial aspect of the proximal tibia. The medial collateral ligament was stripped from the tibia posteriorly to expose the proximal medial surface of the tibia. Under the guidance of fluoroscopy, a guide wire was advanced medially from one to two centimetres distal to the level of the joint up to the lateral cortex, and an osteotomy apparatus was mounted on the guide wire. A second Kirschner wire was then introduced at an appropriate angle up to the lateral cortex. Medial, anterior and posterior cortices were cut immediately under the guide wire up to one centimetre to the lateral cortex. The osteotomy was opened until the lower limb mechanical axis passed across the Fujisawa point. The osteotomy was fixed with a plate (non-locking and when locking plates became more mainstream practice was changed) and the osteotomy site was grafted with an allogenic bone graft (femoral head). After the closure of the layers, the knee was placed into a hinged immobilizer. Prophylactic intravenous antibiotics were administered before application of the tourniquet. Patients were allowed to walk non-weight-bearing (using two crutches) for six weeks. Full weight-bearing was permitted six weeks after surgery, when strengthening exercises were initiated.
Participants: N=111
Mean age ± SD: 45 years (range 18-68)
Sex: % M / % F 83.8% M
Other important characteristics: NR |
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: age Predictor 2: gender
Predictor 3: economic status Scottish index of multiple deprivation (SIMD) at the level of patient postcode
Number of participants with any missing value4? N (%): NR
How were missing data handled5?
|
Development Modelling method6: Cox proportional hazards model
Performance Calibration measures7 and 95%CI: NR Discrimination measures8 and 95%CI: Classification measures9: sensitivity and specificity, AUC for cut-off point age
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external NR |
Type of outcome: single/combined? Failure
Definition and method for measurement of outcome: Early (Before 12 years) conversion to total knee arthroplasty
Endpoint or duration of follow-up: 12 years (6-21)
Number of events/outcomes: 40 (36%)
RESULTS Multivariable model11:
Alternative presentation of final model12:
Age sensitivity and specificity: 60% |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Khosbin, 2017 |
Source of data1 and date: retrospective cohort from July 1, 1994 until June, 30, 2010 from administrative healthcare database
Setting/ number of centres and country: Ontario, Canada
Funding and conflicts of interest:
|
Recruitment method2: Consecutive patients
Inclusion criteria: - resident of Ontario
Exclusion criteria: - prior episode of patellar instability - known inflammatory arhropaty or cancer
Treatment received?
Participants: N=2671
Median age (IQR): 46 (39-53)
Sex: % M / % F 62% M Other important characteristics: NR
|
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: age Predictor 2: gender
Predictor 3: residence Urban versus rural
Predictor 4: income quintile Predictor 5: CADG
Predictor 6: Meniscual repair performed within 3 years prior of HTO
Predictor 8: Condral surgery performed within 3 years prior of HTO
Predictor 9: Concurrent bone grafting performed with HTO
Predictor 10: Concurrent ligament reconstruction performed with HTO
Predictor 11: HTO performed at a teaching hospital
Predictor 12:Surgeon volume of HTO performed in the previous calendar year
Predictor 13: Surgeon years in practice
Number of participants with any missing value4? N (%):
How were missing data handled5?
|
Development Modelling method6: Cox proportional hazards model
Performance Calibration measures7 and 95%CI: NR Discrimination measures8 and 95%CI: Classification measures9: NR
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external NR |
Type of outcome: single/combined? Time to knee arthroplasty
Definition and method for measurement of outcome: Difference between service dates of the index event and main outcome measured in months
Endpoint or duration of follow-up: 30 June 2012, allowing for a minimum 2-year follow-up
Number of events/outcomes: 32.3%
RESULTS Multivariable model11:
Alternative presentation of final model12: |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Van Wulfften Palthe, 2018 |
Source of data1 and date: retrospective cohort from January 1992 until July 2002 from patient database
Setting/ number of centres and country: Department of, Noordwest Ziekenhuisgroep, The Netherlands
Funding and conflicts of interest: None |
Recruitment method2: Consecutive patients
Inclusion criteria: - undergoing a High tibial osteotomy for the treatment of symptomatic medial compartment osteoarthritis
Exclusion criteria: - patients with post-traumatic malalignment of the knee
Treatment received?
Participants: N=223
Mean age ± SD: 54 (range 24-80)
Sex: % M / % F 55.2% M Other important characteristics: BMI (SD)
|
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: age Predictor 2: gender
Predictor 3: surgeon from patient notes Predictor 4: technique
Number of participants with any missing value4? N (%):
How were missing data handled5?
|
Development Modelling method6: Cox regression analysis was used to identify independent predictors of survival, entering all variables that were signifcant or demonstrated a trend towards on univariate analysis. Performance Calibration measures7 and 95%CI: NR Discrimination measures8 and 95%CI: Classification measures9: NR
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external NR |
Type of outcome: single/combined? Failure
Defnition and method for measurement of outcome: conversion to an arthroplasty of the treated knee, either unicompartmental or total knee arthroplasty Endpoint or duration of follow-up: NR
Number of events/outcomes: 98 (44%)
RESULTS Multivariable model11:
Alternative presentation of final model12: |
|
1 Cohort, case-control, randomised trial participants, registry data
2 Consecutive participants?
3 Or describe number and type of candidate predictors, for example demographics, patient history, physical examination, additional testing, disease characteristics.
4 Include predictors and outcome
5 Complete-case analysis, imputation, other method
6 Logistic, survival, neural networks, machine learning technique
7 Calibration plot, calibration slope, Hosmer-Lemeshow test
8 C-statistic, D-statistic, log-rank
9 Sensitivity, specificity, predictive values, net reclassification improvement and a priori cut points
10 Development dataset only (internal) or separate external validation
11 Including predictor weights or regression coefficients, intercept, baseline survival, model performance measures
12 E.g. sum score, nomogram, score chart, predictions of specific risk subgroups
Risk of bias assessment - prognostic factor (PF) studies
Based on: QUIPSA (Haydn, 2006; Haydn, 2013)
Research question: Which patient characteristics are predictive for osteotomy outcome in patients with unicompartmental osteoarthritis?
Study reference
(first author, year of publication) |
Study participation1
Study sample represents the population of interest on key characteristics?
(high/moderate/low risk of selection bias) |
Study Attrition2
Loss to follow-up not associated with key characteristics (i.e., the study data adequately represent the sample)?
(high/moderate/low risk of attrition bias) |
Prognostic factor measurement3
Was the PF of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to PF) |
Outcome measurement3
Was the outcome of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to outcome) |
Study confounding4
Important potential confounders are appropriately accounted for?
(high/moderate/low risk of bias due to confounding) |
Statistical Analysis and Reporting5
Statistical analysis appropriate for the design of the study?
(high/moderate/low risk of bias due to statistical analysis) |
Efe, 2011 |
Low |
Unknown (lost to follow-up patients are not described with key characteristics) |
Low |
Low |
Low |
Moderate (36 events, 5 factors) |
Figueroa, 2017 |
High (only patients with concomitant surgeries included, but adjustment included in analyses) |
Unknown (lost to follow-up not reported) |
Low |
Low |
Low |
High (13 events, 7 factors) |
Keenan, 2019 |
Low |
Unknown (lost to follow-up not reported) |
Low |
Low |
Low |
Moderate (40 events, 6 factors) |
Khosbin, 2017 |
Moderate (patients with concomitant surgeries included, but adjustment included in analyses and unknown whether patients suffered from unicompartmental osteoarthritis)) |
Unknown (lost to follow-up not reported) |
Low |
Low |
Low |
Low (32.3% events in 2671 patients, 17 factors) |
Van Wulfften Palthe, 2018 |
Low |
Unknown (lost to follow-up not reported) |
Low |
Low |
Low |
Low (98 events, 7 factors) |
1 Adequate description of: source population or population of interest, sampling and recruitment, period and place of recruitment, in- and exclusion criteria, study participation, baseline characteristics.
2 Adequate response rate, information on drop-outs and loss to follow-up, no differences between participants who completed the study and those lost to follow-up.
3 Method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants.
4 Important confounders are listed (including treatments), method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants, important confounders are accounted for in the design (matching, stratification, initial assembly of comparable groups), or analysis (appropriate adjustment).
5 Enough data are presented to assess adequacy of the analysis, strategy of model building is appropriate and based on conceptual framework, no selective reporting.
Table of excluded studies
Author and year |
Reason for exclusion |
Akizuki, 2008 |
Post-operative risk factor included in final model |
Amendola, 2010 |
Narrative review |
Babis, 2008 |
Post-operative risk factor included in final model |
Bhan, 1992 |
Univariate analysis |
Bonasia, 2014 |
Confounders not included |
Bonnin 2013 |
No prognostic design |
Brouwer, 2014 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Cameron, 1997 |
No multivariable model |
coventry 1993 |
Post-operative risk factor included in final model |
Ekeland, 2016 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Ekeland, 2017 |
Univariate analysis |
Flecher, 2006 |
Post-operative risk factor included in final model |
Floerkemeier, 2013 |
Post-operative risk factor included in final model |
Floerkemeier, 2014 |
Post-operative risk factor included in final model |
Giagounidis, 1999 |
Post-operative risk factor included in final model |
Goshima, 2017 |
Univariate analysis |
goutallier 2006 |
Univariate analysis |
Han 2019 |
Post-operative risk factor included in final model |
Hoorntje 2019 |
Post-operative risk factor included in final model |
Howells, 2014 |
Predefined confounders considered, not included in final model |
Huang, 2005 |
Post-operative risk factor included in final model |
Hui, 2011 |
Predefined confounders considered, not included in final model |
Keene, 1983 |
Univariate analysis |
Keene, 1989 |
Univariate analysis |
Kim 2017 |
Post-operative risk factor included in final model |
Kim 2017 |
Confounders not included |
Kim 2017 |
Does not fit PICO (wrong outcome) |
Koh, 2019 |
Post-operative risk factor included in final model |
Kohn, 2013 |
Univariate analysis |
Lee, 2018 |
Post-operative risk factor included in final model |
Liu, 2018 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
marin morales, 2000 |
Descriptive |
Mathews, 1998 |
No multivariable model |
meidinger 2011 |
Univariate analysis |
Michaela, 2008 |
Univariate analysis |
Na, 2018 |
Univariate analysis |
Naudie, 1999 |
Post-operative risk factor included in final model |
Nha, 2019 |
Post-operative risk factor included in final model |
Niemeyer, 2010 |
No prognostic design |
Pfahler, 2003 |
No multivariable model |
Qin, 2018 |
Post-operative risk factor included in final model |
Rudan, 1991 |
Univariate analysis |
Saier, 2017 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Saltzman, 2017 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Siboni 2018 |
Post-operative risk factor included in final model |
Sohn, 2019 |
Post-operative risk factor included in final model |
Song, 2010 |
Univariate analysis of the risk factors of major complications |
Spahn, 2006 |
Univariate analysis |
Sterett, 2010 |
Univariate analysis |
Van Raaij, 2008 |
Predefined confounders considered, not included in final model |
Van Raaij, 2009 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Wang, 2005 |
Does not fit PICO (intervention efficacy) |
Waterman, 2015 |
Post-operative risk factor included in final model |
Verantwoording
Beoordelingsdatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 30-09-2021
Algemene gegevens
De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.
De richtlijn is ontwikkeld in samenwerking met:
- Koninklijk Nederlands Genootschap voor Fysiotherapie
- Patiëntenfederatie Nederland
- ReumaNederland
- Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland
Doel en doelgroep
Doel
Het doel van de richtlijn is het beschrijven de gewenste diagnostiek en behandeling voor patiënten die lijden aan unicompartimentele artrose van de knie, gebaseerd op de meest actuele literatuur, ervaringen van patiënten en experts uit het veld.
Doelgroep
Deze richtlijn is bestemd voor alle zorgverleners die betrokken zijn bij de behandeling van patiënten met geïsoleerde mediale of laterale knieartrose. De richtlijn informeert ook de patiënt zodat deze samen met de arts een besluit kan nemen over de behandeling.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2019 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten met geïsoleerde mediale of laterale artrose van de knie.
Werkgroep
- Dr. R.W. Brouwer, orthopedisch chirurg in Martini ziekenhuis Groningen, NOV (voorzitter)
- Dr. R.C.I. van Geenen, orthopedisch chirurg in Amphia Ziekenhuis, NOV
- Drs. A. Goud, orthopedisch chirurg in Diakonessenhuis, NOV
- Dr. N. van Egmond, orthopedisch chirurg in UMC Utrecht, NOV
- Prof. dr. S.M.A. Bierma-Zeinstra, hoogleraar artrose en gerelateerde aandoeningen in Erasmus MC, NOV
- Drs. T.W.G.M. Meys, radioloog in Martiniziekenhuis, NVvR
- Dr. J.T. Wegener, anesthesioloog-pijnspecialist in Sint Maartenskliniek, NVA
- Dr. M. van der Esch, senior onderzoeker/fysiotherapeut/epidemioloog in Reade en hoofddocent/lector Hogeschool van Amsterdam, KNGF
- N. Lopuhaä, beleidsmedewerker Patiëntbelangen, ReumaNederland
- M. Frediani-Bolwerk, patiëntpartner Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland
- Drs. P. Pennings, beleidsmedewerker Communicatie & Participatie, Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland
Met ondersteuning van
- Dr. M.S. (Matthijs) Ruiter, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- Dr. S.N. (Stefanie) Hofstede, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
Werkgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
Brouwer (voorzitter) |
Orthopedisch chirurg Martiniziekenhuis
|
Medische staf FC Groningen (betaald), ODEP member (onbetaald), bestuurslid DKS (onbetaald) COIC (onbetaald) Bestuurslid WAR (betaald). |
Geen |
Geen actie |
Van Geenen |
Orthopedisch chirurg Amphia Ziekenhuis |
Consultant Zimmer Biomet (betaald), Secretaris werkgroep knie/Dutch Knee Society (onbetaald) |
De orthopedische onderzoekstichting FORCE ontvangt gelden van verschillende industriële partners (Mathys, Stryker, Zimmer Biomet) |
Geen auteur van uitgangsvragen met betrekking tot keuze van prothese |
Frediani-Bolwerk |
Patiëntvertegenwoordiger |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Patricia Pennings |
Beleidsmedewerker Communicatie & Participatie bij Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland. |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Van der Esch |
Senior onderzoeker/fysiotherapeut/epidemioloog in Reade, centrum voor revalidatie en reumatologie te Amsterdam; Hoofddocent/lector Hogeschool van Amsterdam, faculteit gezondheid. |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Meys |
Radioloog Martini Ziekenhuis Groningen met aandachtsgebied musculoskeletaal |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Lopuhaä |
Beleidsmedewerker Patiëntenbelangen ReumaNederland |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Van Egmond |
Orthopedisch chirurg, UMC Utrecht |
Geen |
In het UMC Utrecht is kniedistractie ontwikkeld, daar is een spin-off bedrijf uit voortgekomen (arthrosave), welke nu zelfstandig is en geen relatie meer heeft met UMC Utrecht. Persoonlijk ben ik niet betrokken bij de ontwikkeling hiervan, maar UMC Utrecht is wel expertise centrum. |
Geen actie |
Bierma-Zeinstra |
Hoogleraar artrose en gerelateerde aandoeningen, Erasmus MC |
Associate editor Osteoarthritis & Cartilage (betaald), Commisielid Swedisch Research Council - clinical studies (onbetaald), Ethical board OARSI (onbetaald), Scientific advisory board Arthritis UK Pain Centre Nottingham University (onbetaald), Commissielid Annafonds (onbetaald), Editorial board member Maturitas (onbetaald), |
Ik heb meerdere subsidies voor epidemiologisch en klinisch artrose onderzoek van ZonMW, CZ, Europesche Unie, Foreum, en ReumaNederland. |
Geen actie |
Goud |
Orthopedisch chirurg Diakonessenhuis |
Bestuurslid Dutch knee society, (onbetaald), Bestuurslid Nederlandse vereniging voor Arthroscopy, (onbetaald). |
Geen |
Geen actie |
Wegener |
Anesthesioloog-Pijnspecialist |
Instructuur DARA (betaald), Examinator EDRA (onkostenvergoeding), Course Director ESRA Instructor Course (onkostenvergoeding), Lid ledenraad NVA sectie Pijn (geen onkostenvergoeding). |
Geen |
Geen actie |
Hofstede |
Senior adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Ruiter |
Adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door het uitnodigen van diverse patiëntorganisaties voor de Invitational conference. Het verslag hiervan (zie bijlagen) is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. Gedurende de richtlijnontwikkeling zaten vertegenwoordigers van ReumaNederland en Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland in de werkgroep. Er is verder specifiek een module gewijd aan patiëntvoorlichting en communicatie. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de patiëntorganisaties die ook waren uitgenodigd voor de Invitational conference en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.
Methode ontwikkeling
Evidence based
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten met geïsoleerde mediale of laterale artrose van de knie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door ReumaNederland en Nationale Vereniging ReumaZorg Nederland via de Invitational conference. Een verslag hiervan is opgenomen in de bijlagen.
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.
Uitkomstmaten
Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).
GRADE |
Definitie |
Hoog |
|
Redelijk |
|
Laag |
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.
In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE-gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.
Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers |
||
|
Sterke aanbeveling |
Zwakke (conditionele) aanbeveling |
Voor patiënten |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet. |
Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. |
Voor behandelaars |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen. |
Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren. |
Voor beleidsmakers |
De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid. |
Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. |
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende wetenschappelijke verenigingen en patiëntorganisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site.html
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.