The Epidemiology of Revision Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge of the rate of and risk factors for re-revision, reoperation, and readmission after revision anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) is limited. PURPOSE: To determine the rate of and risk factors for re-revision, reoperation, and readmission after revision ACLR. STUDY DESIGN: Descriptive epidemiology study. METHODS: All patients who underwent first revision ACLR in Ontario, Canada, from January 2004 to December 2010 were identified and followed until December 2012. Exclusions included age <16 years, previous osteotomy, or multiligament knee reconstruction. The main outcome was re-revision ACLR. Secondary outcomes included reoperation (irrigation and debridement [I&D], meniscectomy, manipulation under anesthesia, contralateral ACLR, and total knee arthroplasty) and readmission. Survival to re-revision was determined using the Kaplan-Meier approach. A Cox proportional hazards model or logistic regression were used to determine the influence of patient, surgical, and provider factors on outcomes. A post hoc analysis was performed to determine the influence of the aforementioned factors on postoperative infection risk. RESULTS: Overall, 827 patients were included (median age, 30 years; 58.8% males). Single-stage revisions comprised 92.9% of cases, and a meniscal procedure (repair or debridement) was performed in 45.3% of cases. The re-revision rate at a mean follow-up of 4.8 ± 2.2 years was 4.4%, and the 5-year survival rate was 95.4%. The rates of I&D, meniscectomy, contralateral ACLR, and readmission were 0.8%, 3.1%, 3.4%, and 4.1%, respectively. Manipulation under anesthesia and total knee arthroplasty were rare. Young age significantly increased contralateral ACLR risk (risk decreased by 5.1% with each year of age >16 years; P = .02) but not re-revision ACLR risk. Low surgeon's annual volume of revision ACLR (<4 revisions/year: odds ratio, 1.2; P = .02) and male sex (odds ratio, 13.3; P = .01) significantly increased overall infection risk; male sex also influenced I&D risk. CONCLUSION: Re-revision, reoperation, and readmission rates after revision ACLR were low, and the risk for I&D, infection, and contralateral ACLR were influenced by male sex, low surgeon volume, and young age, respectively. CLINICAL RELEVANCE: This is the first study to determine morbidity rates and risk factors after revision ACLR, providing reference data from the general population.
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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 | 0,004 | 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 ».