Comparison of arthroscopic partial meniscectomy with physical therapy alone co existing meniscal tear and knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients with a meniscal tear and mild-to moderate osteoarthritis, we analyzed whether arthroscopic partial meniscectomy improve physical and functional outcomes more than physical therapy does. Methods: 52 patients had a meniscal tear as well as osteoarthritis confirmed by magnetic resonance imaging or radiography. Symptoms had persisted for more than 3 months despite conservative measures. Patients were allocated to Group A subjected to partial meniscectomy and postoperative physical therapy (n=26) or to Group B with physical therapy alone (n=26). The primary outcome measure was change on the physical-function scale of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) during the 6 months after randomization. A 12-month assessment was added to determine the stability of the result. Secondary outcomes were the pain score on the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS). Results: At 6 months, the 2 groups did not differ in mean improvement in the WOMAC physical-function score, in decreases on the KOOS pain score. The results were similar at 12 months. Conclusions: In patients with a meniscal tear and mild-tomoderate osteoarthritis, both groups showed similar outcomes between arthroscopic meniscectomy and physical therapy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».