Partial lateral patellar facetectomy combined with lateral retinaculum release for treatment of patellofemoral osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the clinical outcomes of partial lateral patellar facetectomy (PLPF) combined with lateral retinaculum release (LRR) for treatment of patellofemoral osteoarthritis (PFOA). Methods From June 2017 to March 2018, 30 PFOA patients underwent PLPF combined with LRR at Department of Orthopedics and Traumatology, Foshan Hospital of Traditional Chinese Medicine. They were 7 men and 23 women with an average age of 56.4±9.7 years. Their patellar position, patellofemoral joint function, overall knee function, and quality of life were assessed by comparing preoperation and last follow-up in patellofemoral congruence angle (PFCA), lateral patellofemoral angle (LPFA), modified Kujala score, The Western Ontario and Mcmaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and SF-12 quality of life scale. Results All the patients were followed up for an average of 7.6±3.4 months (from 4 to 13 months). The PFCA was improved from preoperative 22.9°±7.6° to 12.4°±4.2° at the last follow-up, the LPFA from preoperative 3.2°±3.7° to 12.9°±6.0° at the last follow-up, the modified Kujala score from preoperative 17.1±9.8 to 34.3±5.7 at the last follow-up, the WOMAC from preoperative 14.1±5.2 to 5.9±1.7 at the last follow-up, the stiffness index from preoperative 5.5±3.2 to 2.7±1.2 at the last follow-up, daily functional index from preoperative 43.9±9.0 to 25.2±5.4 at the last follow-up, and the SF-12 scores from preoperative 31.3±5.2 to 55.7±6.0 at the last follow-up. All the above comparisons showed a significant difference (P<0.05). Conclusion PLPF combined with LRR is a minimally invasive, easy-to-master and effective knee joint preserving procedure for PFOA as it can significantly relieve joint pain and maximally keep patellar functions. Key words: Osteoarthritis, knee; Arthroplasty; Surgical procedures, minimally invasive; Lateral retinaculum release; Knee joint preserving procedure
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».