Posterolateral corner of the knee: an expert consensus statement on diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a statement on the diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation concepts of posterolateral corner (PLC) injuries of the knee using a modified Delphi technique. METHODS: A working group of three individuals generated a list of statements relating to the diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation of PLC injuries to form the basis of an initial survey for rating by an international group of experts. The PLC expert group (composed of 27 experts throughout the world) was surveyed on three occasions to establish consensus on the inclusion/exclusion of each item. In addition to rating agreement, experts were invited to propose further items for inclusion or to suggest modifications of existing items at each round. Pre-defined criteria were used to refine item lists after each survey. Statements reaching consensus in round three were included within the final consensus document. RESULTS: Twenty-seven experts (100% response rate) completed three rounds of surveys. After three rounds, 29 items achieved consensus with over 75% agreement and less than 5% disagreement. Consensus was reached in 92% of the statements relating to diagnosis of PLC injuries, 100% relating to classification, 70% relating to treatment and in 88% of items relating to rehabilitation statements, with an overall consensus of 81%. CONCLUSIONS: This study has established a consensus statement relating to the diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation of PLC injuries. Further research is needed to develop updated classification systems, and better understand the role of non-invasive and minimally invasive approaches along with standardized rehabilitation protocols. LEVEL OF EVIDENCE: Consensus of expert opinion, Level V.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».