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Enregistrement W3120123305 · doi:10.1016/j.eats.2020.10.017

Combined Medial Patellofemoral Ligament and Medial Patellotibial Ligament Reconstruction for Recurrent Lateral Patellar Dislocation in Flexion

2021· article· en· W3120123305 sur OpenAlexaff
Taher Abdelrahman, Gilbert Moatshe, Elizabeth A. Arendt, Julian A. Feller, Alan Getgood

Notice bibliographique

RevueArthroscopy Techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedial patellofemoral ligamentMedicineLigamentPatellar ligamentMedial collateral ligamentPatellaAnatomyDislocationOrthodonticsPatellar tendonTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recurrent lateral patellar dislocation can be a challenging entity to manage. It results from an imbalance between the restraints to lateralization of the patella and the forces applied to the patella within the biomechanical environment of the knee. The medial patellofemoral ligament has been recognized as the most important static soft-tissue restraint. However, the medial patellotibial ligament and medial patellomeniscal ligament are important for patellar stability at higher degrees of knee flexion. Lateral patellar dislocation in flexion poses a particularly challenging clinical entity with a combination of unique characteristics that need to be addressed to achieve optimal patellar tracking and stability. In this technical note, we describe a combined medial patellofemoral ligament and medial patellotibial ligament reconstruction technique to address lateral patellar dislocation in flexion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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