Clinical and radiographic outcomes of meniscus surgery and future targets for biologic intervention: A review of data from the MOON Group
Notice bibliographique
Résumé
Meniscus injury and treatment occurred with the majority of anterior cruciate ligament reconstructions (ACLR) in the multicenter orthopedic outcomes (MOON) cohort. We describe the patient-reported outcomes, radiographic outcomes, and predictors of pain from meniscus injuries and treatment in the setting of ACLR. Patient-reported outcomes improve significantly following meniscus repair with ACLR, but differences exist based on the meniscus injury laterally (medial or lateral). Patients undergoing medial meniscus repair have worse patient-reported outcomes and more pain compared to those with uninjured menisci. However, lateral meniscal tears can be repaired with similar outcomes as uninjured menisci. Medial meniscal treatment (meniscectomy or repair) results in a significant loss of joint space at 2 years compared to uninjured menisci. Menisci treated with excision had a greater degree of joint space loss compared to those treated with repair. Clinically significant knee pain is more common following injuries to the medial meniscus and increased in patients who undergo early re-operation after initial ACLR. Future research efforts aimed at improving outcomes after combined ACLR and meniscus treatment should focus on optimizing biologic and mechanical environments that promote healing of medial meniscal tears sustained during ACL injury.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».