Accuracy and Reliability of Anterior Cruciate Ligament Clinical Examination in a Multidisciplinary Sports Medicine Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the accuracy and reliability of anterior cruciate ligament (ACL) clinical examination in a multidisciplinary sports medicine setting. DESIGN: Retrospective review of patient charting. SETTING: Community-based multidisciplinary sports medicine clinic. PATIENTS: One hundred twelve patients with surgically confirmed ACL tear. INTERVENTIONS: Review of therapist, physician, and orthopedic surgeon charting. MAIN OUTCOME MEASURES: Scoring for the anterior drawer, Lachman, and pivot shift tests completed during clinical examination. Coefficient of agreement (P(o)) was calculated for each assessment technique to determine the interrater reliability. Sensitivity of assessment was determined by comparing patient's arthroscopic surgical results against clinician's scoring. RESULTS: On average, P(o) values indicated only moderate levels of interrater reliability (anterior drawer, x = 0.57; Lachman, x = 0.45; pivot shift, x = 0.53), with great variation observed between clinician's scoring for each assessment technique. Accuracy testing demonstrated that the Lachman test had the highest level of sensitivity when administered by orthopedic surgeons (x = 86%) and that sensitivity varied greatly among clinician groups and by assessment technique (range, 15%-87%). CONCLUSIONS: In sports medicine, unreliable or inaccurate clinical examination confounds the clinician's ability to make informed decisions regarding appropriate patient referral and treatment interventions. Our results indicate that levels of accuracy and reliability for clinical examination of the ACL within a multidisciplinary sports medicine setting may be much lower than previously reported within the literature. Further research is needed to clarify whether a standardized approach to ACL clinical examination could enhance levels of accuracy and reliability among clinicians working in a multidisciplinary setting.
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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 | 0,018 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».