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Enregistrement W2793875518 · doi:10.1177/2325967117753572

Clinical Outcomes After Microfracture of the Knee: Midterm Follow-up

2018· article· en· W2793875518 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander E. Weber, Philip H. Locker, Erik N. Mayer, Gregory L. Cvetanovich, Annemarie K. Tilton, Brandon J. Erickson, Adam B. Yanke, Brian J. Cole

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Microfracture is a single-stage arthroscopic procedure used to treat small- and medium-sized cartilage defects, the clinical results of which have been mixed to date. Purpose: To retrospectively evaluate prospectively collected patient-reported outcomes (PROs) after microfracture as well as to determine patient-related and defect-related factors associated with clinical outcomes and which factors predict the need for additional surgery. Study Design: Case-control study; Level of evidence, 3. Methods: All patients between the ages of 10 and 70 years who underwent microfracture by the senior author for a focal chondral defect of the knee between January 1, 2005, and March 1, 2010, were eligible for study enrollment. Patients were excluded if they underwent concomitant procedures that violated the subchondral bone. Functional outcomes were determined using preoperative and final follow-up PROs, including the Lysholm, International Knee Documentation Committee (IKDC), Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Short Form–12 (SF-12), and overall satisfaction scores. Patient-related factors (sex, age, body mass index [BMI]) and defect-related factors (lesion size, location, concomitant procedures, prior procedures) were analyzed for correlations with outcome scores. All patient-related and defect-related factors were also analyzed as predictors for subsequent surgery. Results: Overall, 101 patients (102 knees; 55 male, 46 female; mean age, 35.87 ± 12.52 years; mean BMI, 26.3 ± 5.5 kg/m 2 ; mean defect size, 2.635 ± 1.805 cm 2 ) were included. Lesion location included 44.90% at the medial femoral condyle, 21.43% at the trochlea, 11.22% at the lateral femoral condyle, 10.20% at multiple sites, 8.16% at the patella, and 4.08% at the tibial plateau. Microfracture was performed alone in 72 of 102 (71%) knees. At a mean follow-up of 5.66 ± 2.54 years (range, 2-11 years), clinically meaningful and statistically significant improvements were seen in all PROs ( P < .05) except the SF-12 mental component score. Patients who had an isolated tibial plateau defect or multiple defects demonstrated reduced improvements in the symptom rate ( P = .0237). Patients with a BMI >30 kg/m 2 had lower postoperative scores on the KOOS activities of daily living subscale ( P = .0261) and poorer WOMAC function and WOMAC pain scores ( P = .029 and .0307, respectively). Patient BMI, age, sex, defect location, concomitant procedures, and operative side were not significant predictors for additional surgery. Larger defect size (>3.6 cm 2 ) and prior knee surgery were independent risk factors for additional knee surgery after microfracture. Conclusion: After microfracture, all PROs demonstrated clinically and statistically significant improvements at 5.7 years. Functionally, male patients benefited more from microfracture than female patients. Microfracture of tibial lesions and multisite microfracture provided less benefit than microfracture of isolated femoral defects. Larger lesion size (>3.6 cm 2 ) and prior knee surgery predicted the need for additional knee surgery after microfracture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations78
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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