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Enregistrement W2940167967 · doi:10.1016/j.arthro.2019.03.030

Radiographic Prevalence of Sacroiliac Joint Abnormalities and Clinical Outcomes in Patients With Femoroacetabular Impingement Syndrome

2019· article· en· W2940167967 sur OpenAlexaff
Vignesh P. Krishnamoorthy, Edward C. Beck, Kyle N. Kunze, Jourdan M. Cancienne, Laura M. Krivicich, Sunikom Suppauksorn, Olufemi R. Ayeni, Shane J. Nho

Notice bibliographique

RevueArthroscopy The Journal of Arthroscopic and Related Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacroiliac jointPalpationRadiologyRadiographyMagnetic resonance imagingFemoroacetabular impingementPhysical examinationVisual analogue scaleSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To quantify the prevalence of sacroiliac joint (SIJ) abnormalities in patients undergoing hip arthroscopy for femoroacetabular impingement syndrome (FAIS) by use of various imaging modalities and to compare outcomes based on SIJ abnormalities. METHODS: Plain radiographs, computed tomography (CT) scans, and magnetic resonance imaging (MRI) scans of patients who underwent primary hip arthroscopy for FAIS from January 2012 to January 2016 were identified. The exclusion criteria included patients undergoing bilateral or revision surgery, those with a history of dysplasia, and those with less than 2 years' follow-up. On radiographs, the SIJs were graded using modified New York criteria for spondyloarthropathy. CT and MRI scans were reviewed for joint surface erosion, subchondral sclerosis, joint space narrowing, pseudo-widening, bone marrow edema, and ankylosis. Patients with SIJ abnormalities were matched to patients without SIJ abnormalities in a 1:2 ratio by age and body mass index. Outcomes included the Hip Outcome Score-Activities of Daily Living (HOS-ADL), Hip Outcome Score-Sports Subscale (HOS-SS), modified Harris Hip Score (mHHS), visual analog scale (VAS) for pain, and VAS for satisfaction. RESULTS: Of 1,009 consecutive patients, 743 (73.6%) were included; 187 (25.2%) showed SIJ changes. Of these 187 patients, 164 (87.7%) had changes on plain radiographs, 88 (47.1%) had changes on CT, and 125 (66.8%) had changes on MRI. SIJ changes on any imaging modality were weakly correlated with pain to palpation of the SIJ (r = 0.11, P = .004) on physical examination. Pain to palpation of the SIJ on physical examination (odds ratio [OR], 1.12; P = .031) and a history of SIJ pain (OR, 1.93; P = .018) increased the odds of having an SIJ abnormality on any imaging modality. After matching, patients without SIJ abnormalities had a significantly greater HOS-ADL (95.4 vs 90.6, P = .001), HOS-SS (91.1 vs 77.5, P < .001), and mHHS (91.3 vs 84.5, P < .001) and a significantly lower VAS pain score (10.9 vs 25.7, P < .001) than patients with abnormalities at a mean follow-up of 34.1 ± 9.7 months (range, 24-54 months). Patients without SIJ abnormalities had greater odds of achieving the minimal clinically important difference for the HOS-ADL (OR, 2.91; P = .001) and for the HOS-SS (OR, 2.83; P < .001) but not for the mHHS (OR, 1.73; P = .081). CONCLUSIONS: A high prevalence of SIJ abnormalities (25.2%) is seen on imaging in FAIS patients. These patients may show significantly inferior clinical outcomes and persistent postoperative pain after FAIS treatment. The results of this study may allow treating orthopaedic surgeons to better inform patients with SIJ abnormalities that they may not achieve clinically significant outcome improvement after hip arthroscopy. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, retrospective comparative study.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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