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Enregistrement W2894084852 · doi:10.1007/s00167-018-5180-3

Preoperative laxity in ACL-deficient knees increases with posterior tibial slope and medial meniscal tears

2018· article· en· W2894084852 sur OpenAlexaff
David Dejour, Marco Pungitore, Jeremy Valluy, Luca Nover, Mo Saffarini, Guillaume Demey

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensCégep de Jonquière
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTearsMedicineAnterior cruciate ligamentSurgeryHigh tibial osteotomyOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to determine patient and anatomic factors that influence anteroposterior and rotational laxity in knees with ACL tears. Based on the findings of biomechanical studies, we hypothesized that static and dynamic anterior tibial translation (ATT) as well as positive pivot shift would increase with female gender, tibial slope, and meniscal tears. METHODS: The authors prospectively collected preoperative data and intraoperative findings of 417 patients that underwent ACL reconstruction. The exclusion criteria were: revision ACL procedures (n = 53), other surgical antecedents (n = 27), prior osteotomies (n = 7) or concomitant ligament tears on the ipsilateral knee (n = 34), and history of ACL tears in the contralateral knee (n = 45), leaving a study cohort of 251 patients. Their preoperative anteroposterior knee laxity was assessed objectively using 'static' monopodal weight-bearing radiographs and 'dynamic' instrumented differential measurements of ATT. Rotational laxity was assessed subjectively using the pivot shift test. RESULTS: Multivariable regression showed that static ATT increases only with tibial slope (β = 0.30; p < 0.001), but dynamic ATT increases with tibial slope (β = 0.19; p = 0.041), medial meniscal tears (β = 1.27; p = 0.007), complete ACL tears (β = 2.06; p < 0.001), and to decrease with age (β = - 0.09; p < 0.001). Multivariable regression also indicated that high-grade pivot shift decreases with age (OR 0.94; p < 0.001) and for women (OR 0.25; p < 0.001), and to be higher for knees with complete ACL tears (OR 3.04; p = 0.002) or medial meniscal tears (OR 2.28; p = 0.010). CONCLUSION: Contrary to expectations based on biomechanical studies, static ATT was only affected by high posterior tibial slope, while dynamic ATT was affected by both high posterior tibial slopes and medial meniscal tears, but not by gender or lateral meniscal tears. Likewise, pivot shift was affected by gender and medial meniscal tears, but not lateral meniscal tears or posterior tibial slope. These findings are relevant to guide surgeons in optimizing their surgical procedures, such as conserving the menisci when possible, and rehabilitation protocols, by delaying full weight-bearing and return to sports in patients with anatomic and lesional risk factors. LEVEL OF EVIDENCE: Cohort study, Level 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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