In‐Office Needle Arthroscopy: A Systematic Review of Indications and Clinical Utility
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This review explores the current literature regarding both the clinical indications and utility of minimally invasive in-office needle arthroscopy (IONA) relative to conventional imaging modalities. METHODS: In compliance with R-AMSTAR (Revised Assessment of Multiple Systematic Reviews) and PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) guidelines, 3 databases (MEDLINE, Embase, and PubMed) were searched in July 2018, in addition to the conference abstract databases of 5 prominent meetings between 2013 and 2018, for studies using IONA for diagnostic purposes. Study quality was assessed with the Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) criteria. RESULTS: Among 932 conference abstracts and 369 studies identified, 11 publications involving 404 patients (395 knees and 9 shoulders) were included, with 9 clinical studies and 2 cost analyses. The median Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) score was 9 for noncomparative and 23 for comparative studies. Among the 9 clinical studies, IONA had a superior sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value to magnetic resonance imaging (MRI) in the evaluation of knee osteoarthritis, anterior cruciate ligament insufficiency, and meniscal tears. IONA was comparable or inferior to MRI in the same parameters for the diagnosis of osteochondral defects and rotator cuff tears. In the 2 cost analyses, IONA had lower costs when used in place of MRI for treatment algorithms involving medial meniscal tears and rotator cuff tears but not lateral meniscal tears. CONCLUSIONS: IONA holds potential for cost savings and improved diagnostic accuracy relative to MRI, primarily for intra-articular meniscal, ligamentous, and chondral defects of the knee. However, its current indications for use in other joints are limited to rotator cuff tears in the shoulder, making its diagnostic value in other joints much more limited. The current quality and breadth of evidence are significantly lacking, with numerous practical shortcomings. To improve acceptance of IONA, priority should be placed on establishing defined protocols, indications, contraindications, and patient perspectives for the procedure. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, systematic review of Level II, III, and IV studies.
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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 | 0,013 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».