Over-the-top ACL reconstruction yields comparable outcomes to traditional ACL reconstruction in primary and revision settings: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess clinical outcomes of over-the-top (OTT) ACL reconstruction (ACLR) in skeletally mature patients, where physeal sparing is not a consideration. The hypothesis is that OTT will produce successful yet inferior outcomes compared to anatomic ACL approaches in both primary and revision settings. METHODS: Two reviewers searched two online databases (EMBASE and MEDLINE) from inception to October 2017 for literature on OTT ACLR in skeletally mature patients. The systematic screening process was completed in duplicate, independently, and based on predetermined criteria. An expert in the field was consulted to resolve disagreements for full-text screening. Quality assessment of included papers was performed independently and in duplicate. RESULTS: From 3148 initial studies, 16 eligible studies (three RCTs and 13 case series) satisfied inclusion criteria. Three focused on the revision setting. The mean age of patients undergoing primary reconstruction was 26.9 ± 3.6, with 21.3% female patients and 31.4 ± 1.2 (26.1% female) in revision settings. Of primary studies reporting return to sport (n = 151), 69% of patients returned to pre-injury sports participation, with a total 94% returning to any sports activity. In revision settings (n = 48), 52.1% of patients returned to pre-injury sports participation, 25.2% returned to a lower level and 12.5% ceased sporting activity. Primary reconstruction studies reported a mean post-operative Tegner score of 6.5 ± 0.5 (n = 181) and mean KOOS of 82.8 ± 8.1 (n = 96). Primary studies reported a total 13 graft failures (3.7%), seven of which were re-ruptures (2.0%). The revision failure rate was 8.4% (four patients). CONCLUSION: Clinically important outcomes for OTT ACLR are comparable to literature figures for traditional all-inside, transtibial and/or anteromedial portal drilling techniques. This holds true in revision settings. 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 | 0,013 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».