Tibiofemoral Kinematics following Successful Anterior Cruciate Ligament Reconstruction Using Dynamic Multiple Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of anterior cruciate ligament reconstruction is to reduce excess joint laxity, hoping to restore normal tibiofemoral kinematics and therefore improve joint stability. It remains unclear if successful ACL reconstruction restores normal tibiofemoral kinematics and whether it is this that is associated with a good result. STUDY: Case series. PURPOSE: To assess the kinematics of the anterior cruciate ligament-reconstructed knee using open-access MRI. METHODS: Tibiofemoral motion was assessed using open-access MRI, weightbearing through the arc of flexion from 0 degrees to 90 degrees in 10 patients with isolated reconstruction of the anterior cruciate ligament (hamstring autograft) in one knee and a normal contralateral knee. Midmedial and midlateral sagittal images were analyzed in all positions of flexion in both knees to assess the tibiofemoral relationship. Sagittal laxity was also assessed by performing the Lachman test while the knees were scanned dynamically using open-access MRI. RESULTS: The amount of excursion between the tibial and femoral joint surfaces was similar between the normal and reconstructed knees, but the relationship of tibia to femur was always different for each position of knee flexion assessed-the lateral tibia being about 5 mm more anterior in the anterior cruciate ligament-reconstructed knees. This anterior tibial position is statistically significantly different at 0 degrees (P <.0006), 20 degrees (P =.0004), 45 degrees (P =.002), and 90 degrees of flexion (P <.006). Anteroposterior laxity was similar between normal and anterior cruciate ligament-reconstructed knees. CONCLUSION: Anterior cruciate ligament reconstruction reduces sagittal laxity to within normal limits but does not restore normal tibiofemoral kinematics despite a successful outcome.
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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 | 0,001 | 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 ».