Diagnostic Validity of Combining History Elements and Physical Examination Tests for Traumatic and Degenerative Symptomatic Meniscal Tears
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current approach to the clinical diagnosis of traumatic and degenerative symptomatic meniscal tears (SMTs) proposes combining history elements and physical examination tests without systematic prescription of imaging investigations, yet the evidence to support this diagnostic approach is scarce. OBJECTIVE: To assess the validity of diagnostic clusters combining history elements and physical examination tests to diagnose or exclude traumatic and degenerative SMT compared with other knee disorders. DESIGN: Prospective diagnostic accuracy study. SETTINGS: Patients were recruited from 2 orthopedic clinics, 2 family medicine clinics, and from a university community. PATIENTS: A total of 279 consecutive patients who underwent consultation for a new knee complaint. METHODS: Each patient was assessed independently by 2 evaluators. History elements and standardized physical examination tests performed by a physiotherapist were compared with the reference standard: an expert physicians' composite diagnosis including a clinical examination and confirmatory magnetic resonance imaging. Participating expert physicians were orthopedic surgeons (n = 3) or sport medicine physicians (n = 2). Penalized logistic regression (least absolute shrinkage and selection operator) was used to identify history elements and physical examination tests associated with the diagnosis of SMT and recursive partitioning was used to develop diagnostic clusters. MAIN OUTCOME MEASURES: Diagnostic accuracy measures were calculated including sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios (LR+/-) with associated 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Eighty patients had a diagnosis of SMT (28.7%), including 35 traumatic tears and 45 degenerative tears. The combination a history of trauma during a pivot, medial knee pain location, and a positive medial joint line tenderness test was able to diagnose (LR+ = 8.9; 95% CI 6.1-13.1) or exclude (LR- = 0.10; 95% CI 0.03-0.28) a traumatic SMT. Combining a history of progressive onset of pain, medial knee pain location, pain while pivoting, absence of valgus or varus knee misalignment, or full passive knee flexion was able to moderately diagnose (LR+ = 6.4; 95% CI 4.0-10.4) or exclude (LR- = 0.10; 95% CI 0.03-0.31) a degenerative SMT. Internal validation estimates were slightly lower for all clusters but demonstrated positive LR superior to 5 and negative LR inferior to 0.2 indicating moderate shift in posttest probability. CONCLUSION: Diagnostic clusters combining history elements and physical examination tests can support the differential diagnosis of SMT. These results represent the initial derivation of the clusters and external validation is mandatory. LEVEL OF EVIDENCE: I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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)
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 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 ».