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Enregistrement W3023275002 · doi:10.1177/2325967120s00229

DELAY IN DIAGNOSIS AND MANAGEMENT OF ADOLESCENT ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT INJURIES IN A PUBLICLY FUNDED HEALTHCARE SYSTEM

2020· article· en· W3023275002 sur OpenAlexaff
Lise Leveille, Tessa Ladner, Pardeep Sidhu, Christopher W. Reilly

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligamentOrthopedic surgeryReferralACL injuryAnterior cruciate ligament reconstructionMeniscusLogistic regressionLateral meniscusArticular cartilageSurgeryPhysical therapyOsteoarthritisInternal medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Delay to surgical anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction after injury has been associated with increased frequency and severity of meniscal and articular cartilage pathology. Patient factors that contribute to delayed ACL reconstruction are not well understood. Hypothesis/Purpose: Identify patient factors contributing to delayed ACL reconstruction in a publicly funded healthcare system. Methods: A retrospective review of all patients who had a primary ACL reconstruction at a single institution between 2014 and 2018 was completed. Patient demographic data, side, history of physical therapy, and intraoperative status of the meniscus and articular cartilage were collected. Household income was determined based on federal census data of mean household income by postal code. Time from injury to orthopedic referral (W0), consult (W1), and ACL reconstruction (W2) was calculated. A logistic regression model was constructed to determine the impact of household income, age, and sex on W0, W1, and W2. Results: Eighty-three patients were identified with a mean age of 14 years (range, 9-17). Twenty-eight patients were male (33.7%). Mean time from injury to orthopedic consult was 124 days (range, 0-1096). Mean time from injury to reconstruction was 286 days (range, 51-1623). Eleven patients (13%) had ligament reconstruction within 90 days of injury. Fifty-three patients (63.8%) had meniscal or articular cartilage damage at the time of ACL reconstruction. There was no significant effect of patient sex, age, or history of physical therapy on time to ACL reconstruction. Household income was found to have a significant effect on time to ACL reconstruction. For every $10,000.00 increase in household income, time to reconstruction was reduced by 19%. Using median time to reconstruction (223 days), this represents a decrease of 42 days. Household income only had an effect on W0 with a decrease of 38.4% for every $10,000.00 incremental increase in household income. No association was found between time to ACL reconstruction and odds of meniscal or articular cartilage damage. Conclusion: At a pediatric tertiary care hospital in a public health care system, most adolescent patients are having their ACL reconstructed in a delayed fashion contributing to an increased frequency of intra-articular pathology. Increase in household income was associated with a significant decrease in time to orthopaedic referral. There was no difference in wait time for consultation (W1) or wait time for surgery (W2). Further research is needed to determine specific factors causing this discrepancy in access to healthcare within a publicly funded system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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