Single-Stage Multiple-Ligament Knee Reconstructions for Sports-Related Injuries: Outcomes in 194 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcomes after sports-related multiple-ligament knee reconstructions are limited. PURPOSE: To evaluate outcomes after single-stage surgical treatment of sports-related multiple-ligament knee injuries and to compare outcomes after anterior cruciate ligament (ACL)-based and posterior cruciate ligament (PCL)-based multiple-ligament knee reconstructions. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: Skeletally mature patients with at least 2 major knee ligaments torn during a sporting activity that required surgery with a minimum of 2 years' follow-up were included. The Lysholm score, Tegner activity scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and 12-Item Short Form Health Survey Physical Component Summary were collected preoperatively and at a minimum of 2 years' follow-up. Clinical data, including range of motion and knee stability, were also recorded at final follow-up. RESULTS: < .001 for all scores). The median (first and third quartiles) Tegner activity score improved from 1 (0, 2) preoperatively to 6 (4, 7) postoperatively. Significant improvements were from 41 (22, 57) to 90 (78, 95) and 44 (24, 60) to 3 (1, 8) for median Lysholm and WOMAC scores, respectively. There was no significant difference in postoperative outcome scores between patients treated in the acute and chronic phases. Furthermore, there was no significant difference between PCL- and ACL-based multiple-ligament knee injuries. Eighteen (9.3%) patients developed arthrofibrosis requiring reintervention surgery. CONCLUSION: These results demonstrated that single-stage anatomic-based knee ligament reconstructions with immediate postoperative rehabilitation in the setting of sports-related multiligament injuries yielded significantly improved outcomes irrespective of the ligament injury pattern. In addition, there was no difference in outcomes between ACL- and PCL-based injuries in the setting of sports-related multiligament injuries.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».