Factors predicting functional and radiographic outcomes after arthroscopic partial meniscectomy: A review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed articles examining the associations between factors identifiable before or during arthroscopic partial meniscectomy (APM) and functional and radiographic outcomes. We assessed the magnitude of effect and statistical significance of associations between predictor variables and outcomes within each study. We then qualitatively synthesized these observations across multiple studies. Twenty-five studies met our criteria for inclusion. Eight of the studies had a prospective design. There were no randomized, controlled trials. The studies had important methodological limitations. Greater size of meniscal resection and female gender showed the strongest and most consistent associations with greater radiographic evidence of osteoarthritis across multiple studies. Greater articular cartilage degeneration assessed at surgery, greater size of meniscal resection, greater laxity of the anterior cruciate ligament, and prior surgery on the index knee were the strongest predictors of worse functional outcomes. Patients with worse preoperative health status (SF-36 score <60), Workers' Compensation, and pending litigation had worse functional outcomes, but these factors were examined in only 1 study. There was consistently no significant difference in radiographic or functional outcome between medial or lateral meniscal injury. Clinicians should incorporate these predictors of outcome into their conversations with patients regarding the advantages and drawbacks of APM.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».