Meniscal Repair in the Setting of Revision Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: Results From the MARS Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meniscal preservation has been demonstrated to contribute to long-term knee health. This has been a successful intervention in patients with isolated tears and tears associated with anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. However, the results of meniscal repair in the setting of revision ACL reconstruction have not been documented. PURPOSE: To examine the prevalence and 2-year operative success rate of meniscal repairs in the revision ACL setting. STUDY DESIGN: Case-control study; Level of evidence, 3. METHODS: All cases of revision ACL reconstruction with concomitant meniscal repair from a multicenter group between 2006 and 2011 were selected. Two-year follow-up was obtained by phone and email to determine whether any subsequent surgery had occurred to either knee since the initial revision ACL reconstruction. If so, operative reports were obtained, whenever possible, to verify the pathologic condition and subsequent treatment. RESULTS: In total, 218 patients (18%) from 1205 revision ACL reconstructions underwent concurrent meniscal repairs. There were 235 repairs performed: 153 medial, 48 lateral, and 17 medial and lateral. The majority of these repairs (n = 178; 76%) were performed with all-inside techniques. Two-year surgical follow-up was obtained on 90% (197/218) of the cohort. Overall, the meniscal repair failure rate was 8.6% (17/197) at 2 years. Of the 17 failures, 15 were medial (13 all-inside, 2 inside-out) and 2 were lateral (both all-inside). Four medial failures were treated in conjunction with a subsequent repeat revision ACL reconstruction. CONCLUSION: Meniscal repair in the revision ACL reconstruction setting does not have a high failure rate at 2-year follow-up. Failure rates for medial and lateral repairs were both <10% and consistent with success rates of primary ACL reconstruction meniscal repair. Medial tears underwent reoperation for failure at a significantly higher rate than lateral tears.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».