General practitioner diagnosis and management of acute knee injuries: summary of an evidence-based guideline.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To summarise evidence and key recommendations for general practitioner diagnosis and management of acute soft-tissue knee injuries, based on the New Zealand guideline. METHODS: A multidisciplinary team developed the guideline by critically appraising and grading retrieved literature using the Graphic Appraisal Tools for Epidemiology, Clinical decision rules and the Scottish Intercollegiate Guideline Network. Recommendations were derived from resulting evidence tables. RESULTS: For both diagnosis and management there is a paucity of good evidence to support diagnosis and treatment of internal derangements of the knee, hence some aspects of the guideline are guideline team consensus. Good evidence supports the use of the Ottawa Knee rules to guide decisions about the use of X-ray, and the Lachman test in diagnosing anterior cruciate ligament (ACL) tears. Evidence supports inclusion of proprioceptive training in rehabilitation programmes following ACL reconstruction and in people with ACL-deficient knees. There is good evidence that ultrasound is of little benefit, and there is no evidence that physiotherapy be routinely advocated following meniscectomy. CONCLUSION: This guideline provides an evidence-based framework for diagnosis and management of internal derangements of the knee following acute injury. Moreover, its development highlights significant gaps in the evidence base and identifies priorities for new research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».