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这项针对安大略省的研究通过地理空间分析指出，虽然将疑似髋部骨折的长期护理居民直接送往骨科中心可能缩短手术等待时间，但在偏远地区可能会因误筛患者而显著增加急救运输负担。
这项回顾性病例对照研究表明，通过计算上端椎（UIV）与相邻椎体（UIV+1）的CT值比率（即交界区HU比率）来评估个体化椎体骨强度，能有效预测成人脊柱畸形术后近端交界性后凸（PJK）的发生风险，且该参数在区分PJK患者方面表现出较高的判别能力。
这项回顾性观察研究表明，对于符合手术指征的退行性脊柱疾病患者，与腰椎融合或减压手术相比，使用富血小板血浆（PRP）等骨科生物制剂治疗不仅未增加后续手术率，反而显著降低了医疗资源利用和总体费用。
该横断面研究通过对比普通人群与不同粗大运动功能分级（GMFCS I-V 级）脑瘫儿童的 PODCI 数据，证实了该量表在 2 至 18 岁脑瘫儿童中具有良好的区分效度，是评估其运动表现和健康相关生活质量的可靠工具。
该研究证实，将无标记运动捕捉技术与社区为基础的高通量数据收集相结合，不仅提高了膝骨关节炎患者的参与度和接受度，还能招募到更具多样性的样本，从而减少现有研究中的偏差。
这项在巴基斯坦北部地区医院骨科手术室开展的前瞻性闭环临床审计表明，通过现场示范和视觉提示等教育干预措施，可显著将医护人员的手部刷洗依从率从基线水平大幅提升至符合世界卫生组织标准。
这项针对 64 岁以上白人女性的研究发现，肥胖（高 BMI）对骨质疏松具有保护作用，而糖尿病与骨质疏松的关联则随时间变化且不一致。
该研究利用 SPORT 试验数据通过工具变量分析量化了患者选择（β）对脊柱手术物理结局的显著影响，揭示了当治疗效果相近时，这一当前基于群体证据的 AI 模型无法捕捉的维度将成为决策的主导因素，从而界定了 AI 临床决策支持的结构性局限。
该研究开发并验证了一种基于单只固定靴加速度计的个人化一维卷积神经网络模型，能够以高精度连续估算急性跟腱断裂患者在康复期间每一步的跟腱峰值负荷，从而填补了此前无法客观监测该阶段机械负荷的空白。
这项基于真实世界数据的倾向评分匹配研究显示，对于选定的膝关节退行性病变患者，使用富血小板血浆（PRP）或骨髓 aspirate 浓缩物（BMAC）等骨科生物疗法，其术后 12 至 48 个月的后续医疗总成本及资源使用量均低于或等同于全膝关节置换术、部分膝关节置换术或关节镜半月板切除术等传统手术治疗，且转化为手术的概率较低。
该研究方案旨在通过模拟丹麦髋膝关节置换术患者中逐步实施高剂量糖皮质激素的“自然实验”，利用目标试验模拟方法评估单次高剂量给药对术后阿片类药物消耗量及不良事件的真实世界影响。
这项针对接受关节镜肩袖修复术患者的案例系列研究发现，术前物理治疗等待时间和就诊频率与术后 12 个月的患者报告结果无显著关联，而基线测量指标则能有效预测该人群的长期疼痛和功能改善情况。
该研究利用纵向临床数据，通过为男性和女性分别构建性别特异性的机器学习模型（女性最佳为 XGBoost，男性最佳为随机森林），有效克服了传统混合数据集的偏差，显著提升了骨质疏松症的风险预测精度并揭示了性别差异化的风险因素。