Meniscal root tears occur frequently in multi‐ligament knee injury and can be predicted by associated MRI injury patterns
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The frequency of meniscal root tears in association with multi-ligament knee injury has not been established but adds to the complexity of surgical reconstruction and may have long-term consequences. Therefore, identifying root tears, on preoperative imaging, is important. The aim of this study was to identify the frequency of meniscal root tears, on preoperative magnetic resonance imaging, following multi-ligament injury and distinguish associated injury patterns that may aid detection. METHODS: Cases were identified from a prospectively collected institutional database. The magnetic resonance imaging of 188 multi-ligament injuries [median age 31 years (range 16-64)] was retrospectively reviewed by three musculoskeletal radiologists with the presence of meniscal injuries recorded alongside the ligament injury pattern and intra-articular fractures. Assessment of injury pattern was solely made on this imaging. RESULTS: 38 meniscal root injuries were identified in 37 knees (overall frequency = 20.2%; medial = 10.6%; lateral = 9.6%). The frequency of meniscal root tears was not increased in higher grade injuries (21.5% vs. 17.0%, n.s.). Valgus injury patterns were associated with lateral root tears (p < 0.05) and varus patterns were associated with medial root tears (p < 0.05). Further, fractures in the same compartment were associated with both medial and lateral root tears (p < 0.05). CONCLUSIONS: Meniscal root tears occur more frequently in multi-ligament knee injury than previously reported with isolated anterior cruciate rupture. Root tears can be predicted by ligament injury patterns and fractures sustained (suggestive of a compressive force). In multi-ligament cases, the preoperative magnetic resonance imaging can be used to detect these tears and associated patterns of injury. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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 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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».