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Enregistrement W2096057794 · doi:10.1177/2325967115s00020

The Epidemiology of Revision Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in Adults from Ontario, Canada

2015· article· en· W2096057794 sur OpenAlexaffabout
Timothy Leroux, David Wasserstein, Tim Dwyer, Darrell Ogilvie‐Harris, Paul Marks, Bernard R. Bach, John B. Townley, Nizar N. Mahomed, Jaskarndip Chahal

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensToronto Western HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryAnterior cruciate ligament reconstructionPopulationHigh tibial osteotomyProportional hazards modelAnterior cruciate ligamentOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The morbidity associated with revision anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) is largely unknown. The objective of this study was to determine the rate of and risk factors for re-revision, re-operation, and re-admission following revision ACLR in the general population. Methods: All patients who underwent first revision ACLR in Ontario, Canada from January 2004 to December 2010 were identified and followed to December 2012. Exclusions included age (<16 years), previous osteotomy, or multi-ligament knee reconstruction. The main outcome was re-revision ACLR. Secondary outcomes included re-operation [irrigation and debridement (I&D), meniscectomy, manipulation under anesthesia (MUA), contralateral ACLR, and total knee arthroplasty (TKA)], and re-admission within 90 days of surgery. Survival to re-revision was determined using the Kaplan-Meier (KM) approach. A Cox proportional hazards model or logistic regression were used to determine the influence of patient factors (age, sex, neighborhood income quintile, and comorbidity), surgical factors (graft choice, concurrent meniscal procedure, and fixation method), and provider factors (surgeon volume, surgeon years in practice, and hospital status) on outcomes. A post-hoc analysis was performed to determine the influence of the aforementioned factors on overall post-operative infection risk, including both operative and non-operative cases. 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 five-year survival rate was 95.4% (Figure 1). The rates of I&D, meniscectomy, contralateral ACLR, and re-admission were 0.8%, 3.1%, 3.4%, and 4.1%, respectively. MUA and TKA were rare. Young age significantly increased contralateral ACLR risk (risk decreased by 5.1% with each year of age above 16 years, p=0.02), but not re-revision ACLR risk. Low surgeon annual volume of revision ACLR [<4 revisions/year: odds ratio (OR) 1.2, p=0.02)] and male sex (OR 13.3, p=0.01) significantly increased overall infection risk, while male sex also influenced I&D risk. No other factors significantly influenced re-revision, re-operation, or re-admission risk. Conclusion: Re-revision, re-operation, and re-admission rates following revision ACLR are low. The risk of I&D, overall infection, and contralateral ACLR were influenced by male sex, low surgeon volume, and young age, respectively. This is the first study of this magnitude to determine rates of and risk factors for morbidity following revision ACLR, providing clinicians with reference data from the general population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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