Does a Delay in Anterior Cruciate Ligament Reconstruction Increase the Incidence of Secondary Pathology in the Knee? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous systematic reviews looking at timing of anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) examined the functional outcomes and range of motion; however, few have quantified the effect of timing of surgery on secondary pathology. The goal of this study was to analyze the effects of early ACLRs versus delayed ACLR on the incidence of meniscal and chondral lesions. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL on March 20, 2018, for randomized control trials (RCTs) that compared early and delayed ACLR in a skeletally mature population. Two reviewers independently identified trials, extracted trial-level data, performed risk-of-bias assessments using the Cochrane Risk of Bias tool, and evaluated the study methodology using the Detsky scale. A meta-analysis was performed using a random-effects model with the primary outcome being the total number of meniscal and chondral lesions per group. RESULTS: Of 1887 citations identified from electronic and hand searches, we included 4 unique RCTs (303 patients). We considered early reconstruction as <3 weeks and delayed reconstruction as >4 weeks after injury. There was no evidence of a difference between early and late ACLR regarding the incidence of meniscal [relative risk (RR), 0.98; 95% confidence interval (CI), 0.74-1.29] or chondral lesions (RR, 0.88; 95% CI, 0.59-1.29), postoperative infection, graft rupture, functional outcomes, or range of motion. CONCLUSIONS: We found no evidence of benefit of early ACLR. Further studies may consider delaying surgery even further (eg, >3 months) to determine whether there are any real benefits to earlier reconstruction.
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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 | 0,027 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».