The Functional Outcomes of Delayed Surgical Reconstruction in Nonsport-Induced Multiligament Knee Injuries: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiligament knee injuries (MLKIs) are among the most detrimental injuries, which can cause significant compromise of joint stability and function. Our aim was to investigate the functional outcomes of nonsport-induced MLKIs who presented late after injury and underwent delayed arthroscopic reconstruction. In a retrospective cohort of 18 MLKI patients (19 knees, January 2012–2018) who had undergone arthroscopic reconstruction, we assessed the knee range of motion, return to work/sport, International Knee Documentation Committee (IKDC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index, Lysholm, and Tegner scores. The preoperative scores were retrieved from the patients' registry database. We reviewed their surgical notes and extracted the operation data, including the damaged ligaments, stages of the surgery, and associated meniscal injury. There were 14 males and 4 females with a mean age of 30.57 ± 10.31 years. The mean time from injury to surgery was 17.31 ± 11.98 months. The most common injury was anterior cruciate ligament/posterior cruciate ligament (31.6%). The mechanisms of injury were motor vehicle accidents (72.2%), falls (22.2%), and sports (5.6%). The reconstruction was either single (61.2%) or multiple stage (38.8%). The pre- and postoperative scores were 45.31 ± 7.30 versus 79.16 ± 11.86 IKDC, 3.84 ± 1.26 versus 8.37 ± 1.16 Tegner, and 60.42 ± 7.68 versus 89.42 ± 8.81 Lysholm, respectively. All the scores showed significant improvement at mean follow-up of 24.05 ± 9.55 months (p < 0.001). In conclusion, delayed arthroscopic reconstruction of MLKIs significantly improved the functional outcomes and return to work in patients presenting late to the orthopaedic clinic. There was no relationship between the demographic variables, mechanism of injury, number of injured ligaments, and the stages of surgery and the functional outcomes in this group of patients.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».