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Enregistrement W2968878535 · doi:10.1177/0363546519866452

Influence of Risky Pathoanatomy and Demographic Factors on Clinical Outcomes After Isolated Medial Patellofemoral Ligament Reconstruction: A Regression Analysis

2019· article· en· W2968878535 sur OpenAlexaff
Laurie A. Hiemstra, Sarah Kerslake, Mark R. Lafave

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensMount Royal UniversityBanff CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedial patellofemoral ligamentMedicinePatellaStepwise regressionCohortPatellar ligamentOrthodonticsBody mass indexSurgeryInternal medicineTendonPatellar tendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiple studies have demonstrated that a number of demographic and pathoanatomic characteristics are associated with patellofemoral instability, recurrence of instability, and less satisfactory results following medial patellofemoral ligament reconstruction (MPFL-R). Despite the growing volume of research, the relationship of risk factors to patient-reported outcome after MPFL-R is unclear. Purpose: To determine if certain pathoanatomic and demographic factors predict disease-specific quality-of-life outcome after isolated MPFL-R for symptomatic patellofemoral instability. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 3. Methods: The study analyzed 224 isolated MPFL-Rs. Demographic data were collected, including age at first dislocation, sex, and presence of bilateral instability. Pathoanatomic risk factors included the presence of high-grade trochlear dysplasia, tibial tubercle–trochlear groove (TT-TG) distance, patella alta ratio, Beighton score, and patellar tilt. Other factors included femoral tunnel position accuracy and WARPS/STAID score. Descriptive analyses were conducted, followed by calculation of individual Spearman rank correlation coefficients for the predictor variables versus the Banff Patellofemoral Instability Instrument (BPII) scores. A multivariable regression with stepwise selection was employed to establish the final model predicting BPII score, with all significant variables for alpha ≤ .05 included in the final model. Results: The cohort of 224 patients included 66 (29.5%) males and 158 (70.5%) females, with a mean age of 24.1 years and a mean body mass index of 23.9 kg/m 2 . The mean age of first patellar dislocation was 15.7 years, and 41.4% of patients had bilateral instability. Pathoanatomic variables within the cohort included the following: high-grade trochlear dysplasia = 41%; mean TT-TG = 14.6 mm, with 16.8% of patients demonstrating a TT-TG ≥18 mm; mean Caton-Deschamps ratio = 1.09, with 22% of patients demonstrating a ratio ≥1.2; and positive Beighton score = 37.5%. The mean BPII score at postoperative 2 years was 67.1 out of 100. A stepwise elimination in the regression model demonstrated no statistically significant 3- or 2-way relationships. Assessment of individual variables indicated that bilateral symptoms ( P = .004), higher age at first dislocation ( P = .024), and femoral tunnel position >10 mm from the Schöttle point ( P = .042) were statistically significant predictors of lower quality-of-life scores. The R 2 value for the regression analysis model was 0.07. Conclusion: In this large cohort of patients undergoing isolated MPFL-R for symptomatic lateral patellofemoral instability, a multivariable forward stepwise regression demonstrated that bilateral symptoms, femoral tunnel position, and age at first dislocation were statistically significant predictors of lower postoperative BPII scores. No anatomic risk factors were predictive of quality-of-life outcome score 2 years after MPFL-R surgery. The R 2 value indicated that there were many other important contributing factors affecting BPII outcome scores than those explored in this 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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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