Epidemiology and Natural History of Acute Patellar Dislocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goals of this study were to (1) define the epidemiology of acute patellar dislocation, (2) determine the risk of subsequent patellar instability episodes (subluxation and/or redislocation) during the study period, and (3) identify risk factors for subsequent instability episodes. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: The authors prospectively followed 189 patients for a period of 2 to 5 years. Historical data, injury mechanisms, and physical and radiographic measurements were recorded to identify potential risk factors for poor outcomes. RESULTS: Risk was highest among females 10 to 17 years old. Patients presenting with a prior history of instability were more likely to be female (P < .05) and were older than first-time dislocation patients (P < .05). Fewer first-time dislocators (17%) had episodes of instability during follow-up than patients with a previous history of instability (49%) (P < .01). After adjusting for demographics, patients with a prior history had 7 times higher odds of subsequent instability episodes during follow-up than first time dislocators (adjusted odds ratio = 6.6, P < .001). CONCLUSIONS: Patellar dislocators who present with a history of patellofemoral instability are more likely to be female, are older, and have greater risk of subsequent patellar instability episodes than first-time patellar dislocators. Risk of recurrent patellar instability episodes in either knee is much higher in this group than in first-time dislocators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».