Identification of Normal and Injured Anterolateral Ligaments of the Knee: A Systematic Review of Magnetic Resonance Imaging Studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify the normal and injured magnetic resonance imaging appearance of the anterolateral ligament (ALL). METHODS: A systematic review was performed using PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The PubMed and Cochrane Library electronic databases were used to search for studies that reported the imaging outcomes of the appearance of the ALL. Two authors performed the searches in duplicate up to April 30, 2018, and interobserver agreement was calculated. The methodologic quality of included articles was assessed using an adaptation of the Arrivé methodologic quality scale for clinical studies of radiologic examinations. RESULTS: From the original 270 records, a total of 24 studies (κ = 0.94) comprising 2,427 knees in 2,388 patients (mean age, 33.3 years; 66% male patients; 63% with anterior cruciate ligament [ACL] injury) were included. The ALL appeared in 51% to 100% of all assessed knees (71%-100% in ACL-injured knees and 64%-97% in uninjured knees) and was injured in 11% to 79% of ACL-injured knees. Reliability rates varied considerably (0.04-1.0 for intraobserver and 0.143-1.0 for interobserver agreement), and the entire portion of the ligament was often not seen. The tibial insertion was seen in 21% to 96% of cases, followed by the meniscal (range, 0%-100%) and femoral (range, 0%-90%) insertions. The mean methodologic quality score was 5.1 ± 1.8 out of a possible score of 9. CONCLUSIONS: High variability was found in the identification of normal and injured ALL definition methods and the respective magnetic resonance imaging findings. Reliability rates varied considerably, and the entire portion of the ligament was often not seen. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, systematic review of Level II to IV studies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».