The posteromedial corner of the knee: an international expert consensus statement on diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish recommendations for diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation of posteromedial corner (PMC) knee injuries using a modified Delphi technique. METHODS: A list of statements concerning the diagnosis, classification, treatment and rehabilitation of PMC injuries was created by a working group of four individuals. Using a modified Delphi technique, a group of 35 surgeons with expertise in PMC injuries was surveyed, on three occasions, to establish consensus on the inclusion or exclusion of each statement. Experts were encouraged to propose further suggestions or modifications following each round. Pre-defined criteria were used to refine item lists after each survey. The final document included statements reaching consensus in round three. RESULTS: Thirty-five experts had a 100% response rate for all three rounds. A total of 53 items achieved over 75% consensus. The overall rate of consensus was 82.8%. Statements pertaining to PMC reconstruction and those regarding the treatment of combined cruciate and PMC injuries reached 100% consensus. Consensus was reached for 85.7% of the statements on anatomy of the PMC, 90% for those relating to diagnosis, 70% relating to classification, 64.3% relating to the treatment of isolated PMC injuries, and 83.3% relating to rehabilitation after PMC reconstruction. CONCLUSION: A modified Delphi technique was applied to generate an expert consensus statement concerning the diagnosis, classification, treatment, and rehabilitation practices for PMC injuries of the knee with high levels of expert agreement. Though the majority of statements pertaining to anatomy, diagnosis, and rehabilitation reached consensus, there remains inconsistency as to the optimal approach to treating isolated PMC injuries. Additionally, there is a need for improved PMC injury classification. LEVEL OF EVIDENCE: Level V.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».