Device‐assisted tensioning is associated with lower rates of graft failure when compared to manual tensioning in ACL reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe (1) the current graft tensioning practices in ACL reconstruction (ACLR) and, (2) the failure rates with the use of manual tensioning, or device-assisted tensioning at the time of graft fixation. METHODS: The electronic databases MEDLINE, EMBASE, and PubMed were searched independently by two reviewers from database inception to search date on January 21, 2017. Inclusion criteria were studies reporting graft tensioning method and rate of graft failure. The definition of graft failure used was: (1) side-to-side instrumented laxity > 5 mm, (2) Lachman 2 +, (3) positive pivot-shift testing, (4) MRI-confirmed graft rupture or, (5) need for revision surgery. RESULTS: A total of 3379 patients and 3380 knees were treated with ACL reconstruction and followed for an average of 41.7 months (range 4-145 months). ACLR with manual tensioning was performed on 1518 (51.9%) patients and device-assisted tensioning was performed on 1802 (48.1%) patients. The average knee position reported was 29.2° in single-bundle ACLR and 22.9° in double-bundle ACLR. The median amount of tension used in manual tensioning was 'maximum manual tension' and 50 N in device-assisted tensioning. Overall, the failure rate in studies reporting manual tensioning was 8.9% compared to 4.3% in device-assisted tensioning. CONCLUSION: Both manual tensioning and device-assisted tensioning are associated with low overall failure rates (< 10%) in ACLR; however, there is a higher rate of reported failure with manual tensioning compared to device-assisted tensioning. These findings highlight the need to investigate variations in graft tensioning practice, such as specific tension devices and their parameters, with high-quality, randomized controlled trials to elucidate details of their clinical impact. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, systematic review of level I-IV studies.
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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 | 0,010 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».