Incidence of Knee Pain Beyond 1 Year: Suprapatellar Versus Infrapatellar Approach for Intramedullary Nailing of the Tibia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the magnitude of knee pain between the suprapatellar (SP) and infrapatellar (IP) approach for tibial nailing in patients who are more than 1 year after injury. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Academic Level I trauma center. PATIENTS/PARTICIPANTS: All tibia fracture patients 18-80 years of age treated with an intramedullary tibial nail during a 5-year period were retrospectively reviewed for inclusion. The surgical approach was determined by surgeon preference, with 3 of the 9 surgeons routinely using the SP approach. The primary outcome was knee pain during kneeling, with secondary assessments comparing knee pain during resting, walking, and the past 24 hours. INTERVENTION: Intramedullary nailing of a tibia fracture with either the SP or IP approach. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Knee pain assessed with the Numeric Rating Scale between 0 and 10. A difference of >1.0 was considered to be clinically meaningful. RESULTS: The study group consisted of 262 patients (SP, n = 91; IP, n = 171) with a mean age of 41.4 years (SD = 16.6). The median follow-up was 3.8 years (range: 1.5-7.0). No difference in knee pain during kneeling was detected between the surgical approaches (IP: 3.9, SP 3.8; P = 0.90; mean difference: -0.06, 95% confidence interval, -1 to 0.9). Similarly, no differences were detected in average knee pain scores at rest (IP: 2.0, SP: 2.0; P = 1.00), walking (IP: 2.7, SP 3.0; P = 0.51), or the last 24 hours (IP: 2.6, SP 2.9; P = 0.45). CONCLUSIONS: In contrast to a study conducted by Sun et al, in which there was a statistical difference in knee pain between the SP and IP surgical approaches, we did not detect any statistical or clinical differences in knee pain between the SP and IP surgical approaches among patients with greater than 12 months of follow-up. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».