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Enregistrement W3105170528 · doi:10.1177/0363546520966624

Augmentation of Anatomic Anterior Cruciate Ligament Reconstruction With Lateral Extra-articular Tenodesis Does Not Significantly Affect Rotatory Knee Laxity: A Time Zero, In Vivo Kinematic Analysis

2020· article· en· W3105170528 sur OpenAlexaff
Andrew J. Sheean, Jayson Lian, Robert Tisherman, Sean J. Meredith, Darren de, Andrew D. Lynch, Bryson P. Lesniak, Volker Musahl

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionAnterior cruciate ligamentOrthodonticsKinematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The pivot-shift test is used to assess for rotatory knee laxity in the anterior cruciate ligament (ACL)-deficient knee and ACL-reconstructed knee; however, the pivot shift uses a subjective grading system that is limited by variability between examiners. Consequently, quantified pivot shift (QPS) test software (PIVOT iPad application) has been developed and validated to measure the magnitude of rotatory knee laxity during the positive pivot-shift test. Purpose: To employ intraoperative QPS (iQPS) to assess for differences in residual rotatory knee laxity after ACL reconstruction (ACLR) versus ACLR augmented with lateral extra-articular tenodesis (ACLR + LET), and to employ iQPS to determine if ACLR and/or ACLR + LET result in overconstrained knee kinematics when compared with the contralateral knee. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 2. Methods: iQPS was performed in 20 patients by a single surgeon on both the operative and contralateral knees before ACLR. ACLR was augmented with a LET if the lateral compartment tibial translation measured during QPS was greater than or equal to double the amount of lateral tibial compartment translation measured for the contralateral knee. After each reconstruction (ACLR or ACLR + LET), iQPS measurements were performed. iQPS data were compared with the preoperative QPS measurements of the operative and contralateral knees. Postoperative iQPS data were compared with both the preoperative QPS measurements of the operative and contralateral knees with paired samples t tests. Categorical variables were compared using the Fisher exact test. Results: The mean age in the cohort was 17.3 years (range, 15-24 years). There were no significant differences between the groups in terms of the proportion of male patients (ACLR: 5 male, 5 female vs ACLR + LET: 4 male, 6 female) or age (ACLR: 17.7 ± 3.3 years; 95% CI, 15.4-24.0 vs ACLR + LET: 16.8 ± 2.8 years, 95% CI, 14.8-22.0; P = .999). There were no significant differences between the groups with respect to preoperative QPS performed during examination under anesthesia (ACLR: 4.7 ± 2.0 mm; 95% CI, 3.3-6.1 vs ACLR + LET: 3.6 ± 1.8 mm; 95% CI, 2.3-4.9; P = .2). Both ACLR and ACLR + LET resulted in significant decreases in rotatory knee laxity when compared with preoperative QPS measurements (ACLR: –3.4 ± 1.7 mm; 95% CI, −4.6 to −2.2; P < .001: ACLR + LET: –2.6 ± 1.9 mm; 95% CI, −3.9 to −1.3; P < .002). Moreover, when compared with isolated ACLR, ACLR + LET did not result in a significantly smaller magnitude of change in iQPS between the pre- and postoperative states ( P = .3). Conclusion: Both ACLR and ACLR + LET resulted in significant decreases in rotatory knee laxity. The augmentation of ACLR with LET did not change the constraint of the knee with respect to lateral compartment translation as measured during iQPS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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