Surgical Techniques, Outcomes, Indications, and Complications of Simultaneous High Tibial Osteotomy and Anterior Cruciate Ligament Revision Surgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of primary anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) failure ranges from 10 to 20% in the USA. Many patient and surgical factors may lead to re-rupture after ACLR. Some authors have suggested that not correcting excessive posterior tibial slope may be a significant contributing factor to ACLR failure. PURPOSES: We sought to systematically review the literature on outcomes, indications, and complications in patients undergoing simultaneous high tibial osteotomy (HTO) and ACLR revision. METHODS: PubMed, Medline, and Embase were searched in February 2018 for articles addressing simultaneous HTO and ACLR revision in skeletally mature patients. Major orthopedic conferences were screened in duplicate to find gray literature. All studies were assessed using the Methodological Index for Non-Randomized Studies. Descriptive statistics are presented where applicable. RESULTS: 13). Mean delay between primary and revision surgery was 9 years. Rehabilitation protocol dictated return to running at 4 months and return to sport at 4 to 9 months. Visual analog scale pain scores reduced on average by 30 points. Subjective International Knee Documentation Committee, Tegner-Lysholm, and Tegner activity scores also improved. Fifty-eight percent (35/60) of patients showed osteoarthritis signs post-operatively. One patient (1.3%) received an arthroscopic arthrolysis of adhesions for stiffness. There were no reported incidences of graft re-rupture. CONCLUSION: This systematic review found that the use of HTO for ACLR revision produces good post-operative functional outcomes, low complication rates, and no reported re-ruptures. The main indications for combined HTO with ACLR revision was a posterior slope of more than 12° or severe varus malalignment. Future studies with large sample sizes and long-term follow-up are required to corroborate these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».