Risk factors for Recurrent Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Population Study in Ontario, Canada with 5-year Follow-up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) is routinely performed for symptomatic instability. Although it is a common procedure, there remain differences in surgical technique. Hospital administrative records in a public health care system were used to investigate the effect of patient, provider, and surgical factors on the risk of revision ACLR. PURPOSE: To define the rate and risk factors for ACL reoperation in Ontario, Canada, including both ipsilateral revision and contralateral primary procedures. STUDY DESIGN: Cohort study; Level of evidence, 3. METHODS: All primary elective ACLR procedures performed in Ontario (July 2003 to March 2008) in patients aged 15 to 60 years were identified via physician billing and hospital databases. Revision and contralateral ACLR were sought until January 2012. Patient factors (age, sex, comorbidity, income quintile, length of index hospital admission), provider factors (surgeon volume, academic hospital status), and surgical factors (allograft vs autograft; fixation type [screw, button, staple]; concomitant operative procedures) were used as covariates in a Cox proportional hazards survivorship model to generate hazard ratios (HRs) with confidence intervals (CIs) (α = .05). Kaplan-Meier survivorship curves with ACL revision as the end point were generated. RESULTS: A total of 12,967 ACLR procedures with a mean follow-up of 5.2 years were eligible for study using preset criteria. The revision rate was 2.6% (mean ± SD, 2.91 ± 1.71 years to revision). The rate of primary contralateral ACLR was 4.6% (mean, 2.95 ± 1.81 years). In the Cox model, younger age (15-19 years) (HR, 2.1; 95% CI, 1.5-2.9; P < .001), ACLR performed at an academic hospital (HR, 1.6; 95% CI, 1.2-2.1; P < .001), and the use of allograft (HR, 1.7; 95% CI, 1.1-2.6; P = .02) significantly increased the risk of revision ACLR. Only younger age (HR, 2.1; 95% CI, 1.6-2.7; P < .001) was associated with an increased risk of contralateral ACLR. CONCLUSION: Contralateral ACLR was more frequent than revision ACLR in this population, while both surgical procedures were most common in patients younger than 20 years. Academic hospital status, but not surgeon volume, as well as the use of allograft also increased the risk for revision ACLR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».