LARS synthetic ligaments for the acute management of 111 acute knee dislocations: effective surgical treatment for most ligaments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to describe the longitudinal outcomes of acute repair and augmentation for the reconstruction of dislocated knees, using LARS synthetic ligaments. METHODS: Patients with a knee dislocation surgically treated using LARS synthetic ligament augmentation, with a minimum follow-up of 24 months, were enrolled between 1996 and 2014. Range of motion, Lachman, pivot shift, posterior drawer, step off sign, valgus, varus, KT-1000 arthrometer, Telos technique, IKDC, Lysholm, Tegner, and Meyers scores were obtained every 2 years up to 10 years. RESULTS: Median age was 32.1 years (IQR 23.2-43.3) at time of surgery. Median time from trauma to surgery was 9 days and mean follow-up time was 6.6 years. Median questionnaire scores were: Lysholm 79.5 (IQR 65.0-89.0), Tegner 4.0 (IQR 3.7-6.0), Meyers 3.0 (IQR 3.0-4.0), and mean IKDC was 63.8 (SD 18.9). Median flexion and extension of the injured knee was 124° (IQR 115-129.5) and 0° (IQR - 5 to 0), respectively. Median KT-1000 differential was 0.7 mm (IQR 0.1-3.1) for ACL and 0.9 mm (IQR 0.2-1.4) for PCL. Mean differential for Telos was 2.5 mm (SD 5.8) for ACL, 4 mm (IQR 2-6.3) for PCL 30°, and 8.2 mm (SD 4.4) for PCL 90° (consistent with PCL laxity). More than 90% of patients had good anterior articular stability and > 60% of patients had good posterior articular stability. CONCLUSIONS: Acute repair and augmentation of knee dislocations with LARS synthetic ligaments resulted in satisfactory outcomes for the ACL and collateral structures. Telos stress radiography showed PCL laxity in more than half of cases despite low laxity results with KT-1000. The perception of patients about knee function was sustained in time. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».