Does the Chronicity of Anterior Cruciate Ligament Ruptures Influence Patient-Reported Outcomes Before Surgery?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The time between an anterior cruciate ligament (ACL) injury and ACL reconstruction (ACLR) may influence baseline knee-related and general health-related patient-reported outcome measures (PROMs). Despite the common use of PROMs as main outcomes in clinical studies, this variable has never been evaluated. PURPOSE: To compare baseline health-related quality of life measures and the prevalence/pattern of meniscal and articular cartilage lesions between patients who underwent acute and chronic ACLR so as to provide clinicians with benchmark PROMs in 2 different patient populations with ACL injuries. STUDY DESIGN: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. METHODS: A total of 1192 patients from the MOON (Multicenter Orthopaedic Outcomes Network) cohort who underwent primary ACLR were eligible. "Acute" ACLR was defined as <3 months (n = 853; 71.6%) and "chronic" ACLR as >6 months (n = 339; 28.4%) from injury. Patient demographics, surgical characteristics (articular cartilage injury, medial meniscal [MM] and lateral meniscal [LM] tears), and baseline PROM scores (Marx activity rating scale, International Knee Documentation Committee [IKDC] subjective form, Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score [KOOS], and Short Form-36 Health Survey [SF-36]) were collected to determine whether the time from injury to ACLR influences (1) baseline PROMs and (2) the pattern and prevalence of concurrent articular cartilage and meniscal injuries. Analysis of covariance models were used to adjust for confounders on baseline outcome scores (age, sex, body mass index [BMI], smoking status, competition level, education). RESULTS: ); however, the chronic group was older, had a higher BMI, and consisted of fewer collegiate athletes. A significantly greater number of partial LM tears were seen in the acute group versus the chronic group (14.2% vs 6.5%, respectively; P < .001), but there were more meniscal tears overall (73.5% vs 63.2%, respectively; P = .001), complete MM tears (49.0% vs 22.5%, respectively; P < .001), and articular cartilage injuries (54.0% vs 32.8%, respectively; P < .001) in the chronic group versus the acute group. After controlling for confounders, patients in the chronic ACLR group reported a significantly lower baseline Marx score (7.75 vs 12.10, respectively; P < .001) but higher baseline IKDC, SF-36 physical functioning, and all KOOS subscale scores except the KOOS-quality of life subscale score compared to those in the acute ACLR group; however, only the KOOS-sports and recreation subscale exceeded the minimum clinically importance difference of 8 points (62.30 vs 48.26, respectively; P < .001). CONCLUSION: After controlling for age, sex, competition level, smoking, and BMI, patients in the chronic ACLR group participated in less pivoting and cutting sports but reported better pain/function. Whether decreased activity is deliberate after an ACL injury or patients who undergo chronic ACLR are simply less active and may be treated successfully without surgery warrants further investigation. Nonrandomized studies that utilize PROMs should consider time from injury in study design and data interpretation.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».