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Enregistrement W2898805336 · doi:10.1177/0363546518803359

There Are No Kinematic Differences Between Inframeniscal and Suprameniscal Anterolateral Ligament Injury in the Anterior Cruciate Ligament–Deficient Knee

2018· article· en· W2898805336 sur OpenAlexaff
Timothy A. Burkhart, Manoj Matthew, W. Scott McGuffin, Alexandra M. Blokker, David W. Holdsworth, Ryan M. Degen, Alan Getgood

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterolateral ligamentCadaveric spasmAnterior cruciate ligamentAnatomyKinematicsMeniscusInternal rotationLigamentValgusKnee JointOrthodonticsKnee flexionMedicineLateral meniscusAnterior cruciate ligament reconstructionSurgeryMathematicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous research demonstrated that the attachment of the anterolateral ligament (ALL) to the lateral meniscus is stiffer and stronger in its tibial attachment than its femoral attachment. How this relates to anterolateral knee stability and lateral meniscal function is unknown. HYPOTHESIS/PURPOSE: The hypothesis was that the ALL acts as a peripheral anchor to the lateral meniscus, aiding in anterolateral rotatory stability, and that the inframeniscal fibers of the ALL will provide greater anterolateral rotatory stability because of their greater tensile properties. The purpose was therefore to compare the difference in kinematics of the anterior cruciate ligament (ACL)-deficient knee between the infra- and suprameniscal ALL-sectioned states. STUDY DESIGN: Controlled laboratory study. METHODS: Eight paired fresh-frozen cadaveric knees were tested in a 5-degree of freedom loading jig under the following loading conditions: 5-N·m internal rotation at 15° incremental angles of flexion and combined 5-N·m internal rotation moment, 10-N·m valgus moment, and 88-N anterior translation force representing a pivot shift test at 0°, 15°, and 30° of flexion. The knees were tested under intact, ACL-deficient, and ACL-/ALL-deficient conditions, with the pairs of knees being randomized to either supra- or inframeniscal ALL sectioning. Resultant joint kinematics and tibiofemoral translations were measured and compared with a 2-way mixed repeated measures analysis of variance. RESULTS: Internal rotation increased by 3° after sectioning of the ACL at 0° of knee flexion ( P = .035). At 45° of knee flexion, internal rotation increased significantly by 2° between the ACL-deficient and the ACL-/ALL-deficient conditions ( P = .049). Secondary kinematics of valgus and anterior translation were observed in response to the 5-N·m load after ACL and ALL sectioning. Analysis of the pivot shift showed increases in tibiofemoral translation after sectioning of the ACL, with further translations after sectioning of the ALL. No differences were observed between supra- and inframeniscal ALL sectioning under any of the loading conditions. CONCLUSION: An injury to the ALL, coexisting with ACL deficiency, results in only minor increases in knee joint patholaxity. No differences in pivot-shift kinematics or tibiofemoral rotations were observed between the supra- and inframeniscal sectioning of the ALL in the ACL-deficient knee. CLINICAL RELEVANCE: Tears of the midbody and/or posterior root attachment of the lateral meniscus are often observed at the time of ACL reconstruction. Increased anterolateral rotatory laxity has been observed in both lateral meniscus- and ALL-deficient states in combination with an ACL injury. While no significant functional relationship was found between the ALL and lateral meniscus, ALL sectioning did result in increased knee joint patholaxity, as demonstrated by composite tibiofemoral rotations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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