Primary Allograft ACL Reconstruction in Skeletally Immature Patients—A Systematic Review of Surgical Techniques, Outcomes, and Complications
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this systematic review is to ascertain the risk profile of allografts in primary anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) of skeletally immature patients. Three databases (PubMed, EMBASE, and MEDLINE) were searched for articles addressing primary ACLR in skeletally immature patients (i.e., open femoral and tibial physes). Inclusion criteria encompassed the use of allograft tissue with available postoperative outcomes data. The methodological index for non-randomized studies (MINORS) was used to assess all studies. Descriptive statistics such as means, 95% confidence intervals and standard deviations are presented where applicable. A total of 3,852 studies were screened, with 9 studies of a total of 406 skeletally immature patients (mean age 14.9 ± 1.2 years) satisfying inclusion criteria. The majority (98%) of included patients underwent complete transphyseal ACLR. Where specified, allograft options included Achilles tendon (AT) (66.5%), tibialis anterior tendon (7.6%), bone-patellar tendon (2.5%), and fascia lata (1.0%). The use of a bone block for the AT was reported in one patient (0.2%). Postoperatively, and where specified, patients achieved full range of motion (12.1%), had good Lysholm scores of 94 to 100 (8.1%), and a return to preinjury level athletic participation of 82.9% (8.4%). Complications (13.3%) included graft failures (7.9%), nonrevision reoperation (4.7%), and a combined leg length discrepancy and angular (valgus and extension) deformity (0.2%). There were no reported incidences of disease transmission. Although failure rates of primary allograft ACL reconstruction are acceptable compared with other studies of mainly autograft use in this young, high-risk population, there was a very low rate of clinically significant physeal damage. However, the relatively low quality of the included studies limits the ability to recommend routine use of allograft for ACLR in the skeletally immature patient. More robust studies with long-term follow-up data are necessary to better ascertain the influence of allograft choice on postoperative outcomes for these young patients. This is a Level IV study, systematic review of Levels III and 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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».