Hip Arthroscopy: Prevalence of Intra‐articular Pathologic Findings After Traumatic Injury of the Hip
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to document and compare the incidence of intra-articular hip pathologic findings identified using arthroscopy versus conventional imaging in patients with acute trauma to the hip. METHODS: This was a blinded prospective case series study designed to review the incidence of intra-articular pathologic disorders in patients with post-traumatic injury between the ages of 18 and 65 years who were referred to a single surgeon. Injuries included hip dislocation, proximal femur fracture, pelvic ring fracture, acetabular fracture, penetrating injury (gunshot wound), and soft tissue injury. Preoperative radiographs, computed tomographic (CT) scans, or magnetic resonance imaging/magnetic resonance angiography (MRI/MRA) scans (or a combination of these) were obtained. Findings were documented and compared with intraoperative findings. RESULTS: A total of 29 post-traumatic hips were enrolled in this study. Hip arthroscopy identified 17 of 29 hips (59%) as having loose bodies, 11 of 29 (38%) hips as having an intra-articular step deformity, 14 of 29 (49%) hips as having an osteochondral lesion, and 27 of 29 (93%) hips as having a labral tear. Plain radiographs and CT scans yielded low sensitivity when compared with arthroscopy for the identification of loose bodies and step deformities. MRI/MRA comparison with arthroscopic findings suggest that MRI/MRA is an accurate tool for identification of labral tears, because 91% of tears seen on arthroscopy were also identified by MRI/MRA. In 4 hips, however, MRI/MRA failed to identify osteochondral lesions that were subsequently identified by arthroscopy. CONCLUSIONS: Traumatic injuries of the hip result in substantial intra-articular pathologic findings, including loose bodies, labral tears, step deformities, and osteochondral lesions. The arthroscope is a powerful tool in identifying these injuries. Plain radiographs and CT scans appear to underestimate the true incidence of loose bodies and step deformities within the joint when compared with hip arthroscopy after a traumatic injury of the hip. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, diagnostic case series.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».