Suture Tape Reduces Quadriceps Tendon Repair Gap Formation Compared With High‐Strength Suture: A Cadaveric Biomechanical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the biomechanical differences between quadriceps tendon (QT) repair with high-strength suture (HSS) versus suture tape (ST) with varying number of suture passes. METHODS: In total, 28 fresh-frozen QTs were randomized into 2 groups: (1) HSS; or (2) ST; specimens were then further randomized into subgroups of either 4 or 6 suture passes. Specimens were secured within a materials testing system and a 150-N preload was applied for 10 seconds followed by a cyclic loading protocol between 50 N and 250 N for 1000 cycles. Video was used to follow tracking markers used to calculate the magnitude of tendon displacement. Two-way univariate analysis of variance was used to determine the effect of suture type and passes on the displacement after preloading and mixed repeated-measures analysis of variance was used to determine the effect of suture type and passes on displacement following cyclic loading. RESULTS: There were large increases in displacement following the preload across all conditions (7.82 ± 3.64 mm), with no statistically significant differences between groups. There was a significant difference in the mean (± standard deviation) displacement between the ST (5.24 ± 2.82 mm) and HSS (7.93 ± 2.91 mm) starting at 200 cycles, which became more pronounced with successive testing out to 1000 cycles (P = .021). There were no significant difference with respect to the number of suture or tape passes. CONCLUSIONS: Following preloading at 150 N, significant displacement occurred in both QT repair groups. ST demonstrated significantly less displacement than HSS under cyclic loading and had greater ultimate failure loads. CLINICAL RELEVANCE: When performing QT repair, emphasis should be placed on appropriate pretensioning of sutures to at least 150 N before knot-tying. In addition, where available, ST should be used over HSS to reduce further cyclic elongation and improve ultimate failure loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».