Using pre-operative MRI to predict intraoperative hamstring graft size for anterior cruciate ligament reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Large variation in tendon size between individuals makes hamstring graft diameter for anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction unpredictable. Inadequate graft diameter may necessitate an alternative source of tissue requiring pre-operative planning. The purpose of this study was to determine whether magnetic resonance image (MRI) measurements and clinical anthropometric data are predictive of hamstring tendon graft diameter. METHODS: Data from 109 patients having ACL reconstruction with semitendinosus-gracilis (STGT) autograft were retrospectively evaluated. Cross-sectional area (CSA) of the gracilis tendon (GT) and semitendinosus tendon (ST) were determined from pre-operative MRI scans. Variables included pre-operative height, weight, body mass index (BMI), age and gender; and intra-operative graft diameter. RESULTS: Correlations between anthropometric variables, hamstring tendons CSA and intra-operative graft diameter were calculated. Multiple stepwise regression was performed to assess the predictive value of these variables to graft diameter. Sensitivity and specificity were calculated to evaluate the utility of MRI CSA measurements in accurately identifying inadequate graft diameter (<8 mm). All anthropometric variables were positively correlated with intraoperative graft diameter (p < 0.01). Semitendinosus-gracilis tendon CSA (p < 0.001) and STGT CSA and weight (p < 0.001) were significantly predictive models of graft diameter. Sensitivity and specificity were 79 and 74 %, respectively. CONCLUSION: The strongest indicators of a four-stranded STGT graft for primary ACL reconstruction were STGT CSA on MRI plus weight. Measurement of graft diameter can be performed pre-operatively via MRI to identify tendons that may be of inadequate size for ACL reconstruction. This can assist with surgical planning to determine the most appropriate graft choice. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».