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Enregistrement W2620720603 · doi:10.1177/2325967117724345

Thirty-Year Experience With ACL Reconstruction Using Patellar Tendon: A Critical Evaluation of Revision and Reoperation

2017· article· en· W2620720603 sur OpenAlexaff
Andrew J. Riff, Timothy J. Luchetti, Alexander E. Weber, Jaskarndip Chahal, Bernard R. Bach

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryPatellar tendonConcomitantAnterior cruciate ligament reconstructionAnterior cruciate ligament

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the preoperative discussion prior to anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), patients are often interested in data regarding rates of revision reconstruction, reoperation, concomitant pathologic changes, and future contralateral ACL injury. PURPOSE: To analyze a single surgeon's experience with primary and revision ACLR over a 30-year interval, focusing on incidence and risk factors for revision and reoperation. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: Patients who underwent ACLR from 1986 to 2016 were identified from a prospectively maintained database. Covariates of interest included age, sex, time, and graft selection. Outcomes of interest included revision and reoperation rates. RESULTS: A total of 2450 ACLRs (mean patient age, 29 years; 58% male) were reviewed. Among primary ACLRs performed (n = 2225), 68% entailed bone-patellar tendon-bone (BTB) autograft and 30% entailed BTB allograft. Patients undergoing ACLR with autograft and allograft had a mean age of 22 and 37 years, respectively. The rate of revision ACLR was 1.8% and 3.5% for primary and revision cases, respectively. An increased rate of revision was noted among females compared with males (2.6% vs 1.2%) and among allografts compared with autografts (2.7% vs 1.3%). Low-dose irradiation did not affect allograft revision rates. The nonrevision reoperation rate following primary ACLR was 12%. The nonrevision reoperation rate was lower among primary cases reconstructed with allograft than autograft (9% vs 13%). Seventeen percent of cases involved concomitant meniscal repair and, among these, 13% required revision meniscal surgery. The rate of contralateral ACLR was 5.3. CONCLUSION: This information is useful in the informed consent process, for perioperative decision making regarding graft choice, and for identifying patients who are at risk for injuring the uninvolved knee.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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