The Effectiveness of Various Surgical Techniques in the Treatment of Local Knee Cartilage Lesions (Review)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. To restore the knee local cartilage lesions, a large number of alternative surgical techniques are used in clinical practice: isolated debridement of the lesion area, chondrogenesis stimulation, mosaic osteochondral grafting, cell technologies, collagen membranes (matrices), and a combination of the above methods. The purpose of this article was to compare the effectiveness of various surgical methods of treating patients with local cartilage lesions of the femur based on analysis of relevant publications. Materials and Methods. The review included 85 publications of domestic and foreign authors within 2005 to 2020. The search was carried out in electronic scientific databases PubMed and eLIBRARy. Results. The medium and long term outcomes of debridement and/or various options of chondrogenesis stimulating, despite their wide popularity, in terms of clinical, radiological, and histological indicators, are inferior to all other surgical techniques. Mosaic osteochondral auto- and/or allografting, as well as transplantation of autologous chondrocytes culture with a collagen membrane, are characterized by the best 15 to 20-year outcomes, allowing most patients to maintain the same level of activity as before the lesion occurred. The combination of matrices with other cellular products or microfracturing shows similar medium-term results, but it long-term efficacy remains unknown. Conclusion. The use of debridement and/or chondrogenesis stimulation should be limited to minimal defects. From both a clinical and an economic point of view, mosaic osteochondral grafting is the optimal method for the treatment of knee local cartilage lesions with an area up to 4 to 6 cm2 . The combination of membranes with various cellular products or microfracturing is indicated in case of extensive local cartilage lesions or if mosaic osteochondral grafting is not appropriate.
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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 ».