Anatomic ACL reconstruction reduces risk of post-traumatic osteoarthritis: a systematic review with minimum 10-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically review the literature for radiographic prevalence of osteoarthritis (OA) at a minimum of 10 years following anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR) with anatomic vs. non-anatomic techniques. It was hypothesized that the incidence of OA at long-term follow-up would be lower following anatomic compared to non-anatomic ACLR. METHODS: A systematic review was performed by searching PubMed, MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library, for studies reporting OA prevalence by radiographic classification scales at a minimum of 10 years following ACLR with autograft. Studies were categorized as anatomic if they met or exceeded a score of 8 according the Anatomic ACL Reconstruction Scoring Checklist (AARSC), while those with a score less than 8 were categorized as non-anatomic/non-specified. Secondary outcomes included graft failure and measures of knee stability (KT-1000, Pivot Shift) and functional outcomes [Lysholm, Tegner, subjective and objective International Knee Documentation Committee (IKDC) scores]. OA prevalence on all radiographic scales was recorded and adapted to a normalized scale. RESULTS: Twenty-six studies were included, of which 5 achieved a score of 8 on the AARSC. Using a normalized OA classification scale, 87 of 375 patients (23.2%) had diagnosed OA at a mean follow-up of 15.3 years after anatomic ACLR and 744 of 1696 patients (43.9%) had OA at mean follow-up of 15.9 years after non-anatomic/non-specified ACLR. The AARSC scores were 9.2 ± 1.3 for anatomic ACLR and 5.1 ± 1.1 for non-anatomic/non-specified ACLR. Secondary outcomes were relatively similar between techniques but inconsistently reported. CONCLUSIONS: This study showed that anatomic ACLR, defined as an AARSC score ≥ 8, was associated with lower OA prevalence at long-term follow-up. Additional studies reporting long-term outcomes following anatomic ACLR are needed, as high-level studies of anatomic ACLR are lacking. The AARSC is a valuable resource in performing and evaluating anatomic ACLR. Anatomic ACLR, as defined by the AARSC, may reduce the long-term risk of post-traumatic OA following ACL injury to a greater extent than non-anatomic ACLR. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».