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Enregistrement W2116361060

Knee dislocations: experience at the Hôpital du Sacré-Coeur de Montréal.

2004· article· en· W2116361060 sur OpenAlexaffabout
Max Talbot, Greg Berry, Julio Fernandes, Pierre Ranger

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Range of motionPosterior cruciate ligamentSurgeryCruciate ligamentAnterior cruciate ligament
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although many options exist for ligament reconstruction in knee dislocations, the optimal treatment remains controversial. Allografts and autografts have both been used to reconstruct the cruciate ligaments. We present the results of reconstruction using artificial ligaments at Hôpital du Sacré-Coeur in Montréal. METHODS: We reviewed the treatment of all patients with knee dislocations seen between June 1996 and October 1999. The Lysholm score, ACL-quality of life (QoL) questionnaire, physical examination and Telos instrumented laxity measurement were used to evaluate the results. RESULTS: Twenty patients (21 knees) participated in the study. The mean (and standard deviation [SD]) Lysholm score was 71.7 (18). Results from the ACL-QoL questionnaire showed a global impairment in QoL. Mean (and SD) range of motion and flexion were 118 degrees (10.9 degrees) and 2 degrees (2.9 degrees) respectively. Mean (and SD) radiologic laxity evaluated with Telos for the anterior and posterior cruciate ligaments were 6.1 (5.7) mm and 7.3 (4.5) mm respectively. CONCLUSIONS: Knee reconstruction with artificial ligaments shows promise, but further studies are necessary before it can be recommended for widespread use. This is the first study to show specifically a severe impairment in QoL in this patient 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)0,001
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations48
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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