Surgical versus nonsurgical treatment of primary acute patellar dislocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To systematically review the efficacy of surgical versus nonsurgical treatment for acute patellar dislocation. MATERIALS AND METHODS: PubMed, Cochrane, and Embase were searched up to February 12, 2019. After removing duplicates, preliminary screening, and reading the full texts, we finally selected 16 articles, including 11 randomized controlled trials and 5 cohort studies. The quality of the enrolled studies was evaluated by Jadad score or Newcastle-Ottawa scale. Meta-analyses were performed using odds ratio (OR) and standardized mean difference (SMD) as effect variables. The clinical parameters assessed included mean Kujala score, rate of redislocation, incidence of patellar subluxation, patient satisfaction, and visual analog scale (VAS) for pain. Evidence levels were determined using GRADE profile. RESULTS: The 16 included studies involved 918 cases, 418 in the surgical group and 500 in the nonsurgical group. The results of the meta-analysis showed higher mean Kujala score (SMD = 0.79, 95% confidence interval [CI] [0.3, 1.28], P = .002) and lower rate of redislocation (OR = 0.44, 95% CI [0.3, 0.63], P < .00001) in the surgical group than the nonsurgical group, but showed insignificant differences in the incidence of patellar subluxation (OR = 0.61, 95% CI [0.36, 1.03], P = .06), satisfaction of patients (OR = 1.44, 95% CI [0.64, 3.25], P = .38), and VAS (SMD = 0.84, 95% CI [-0.36, 9.03], P = .84). CONCLUSION: For patients with primary acute patellar dislocation, surgical treatment produces a higher mean Kujala score and a lower rate of redislocation than nonsurgical treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».