Clinical Outcomes After Anterior Cruciate Ligament Injury: Panther Symposium ACL Injury Clinical Outcomes Consensus Group
Notice bibliographique
Résumé
A stringent outcome assessment is a key aspect of establishing evidence-based clinical guidelines for anterior cruciate ligament (ACL) injury treatment. To establish a standardized assessment of clinical outcome after ACL treatment, a consensus meeting including a multidisciplinary group of ACL experts was held at the ACL Consensus Meeting Panther Symposium, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, in June 2019. The aim was to establish a consensus on what data should be reported when conducting an ACL outcome study, what specific outcome measurements should be used, and at what follow-up time those outcomes should be assessed. The group reached consensus on 9 statements by using a modified Delphi method. In general, outcomes after ACL treatment can be divided into 4 robust categories: early adverse events, patient-reported outcomes (PROs), ACL graft failure/recurrent ligament disruption, and clinical measures of knee function and structure. A comprehensive assessment after ACL treatment should aim to provide a complete overview of the treatment result, optimally including the various aspects of outcome categories. For most research questions, a minimum follow-up of 2 years with an optimal follow-up rate of 80% is necessary to achieve a comprehensive assessment. This should include clinical examination, any sustained reinjuries, validated knee-specific PROs, and health-related quality of life questionnaires. In the midterm to long-term follow-up, the presence of osteoarthritis should be evaluated. This consensus paper provides practical guidelines for how the aforementioned entities of outcomes should be reported and suggests the preferred tools for a reliable and valid assessment of outcome after ACL treatment.
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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 | 0,074 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».