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Enregistrement W3122420200 · doi:10.1016/j.eats.2020.10.045

Capsular Management of the Hip During Arthroscopic Acetabular Chondral Resurfacing: Pearls, Pitfalls, and Optimal Surgical Technique

2021· article· en· W3122420200 sur OpenAlexfundno aff
Ajay C. Lall, Hari K. Ankem, Samantha C. Diulus, David R. Maldonado, Mitchell B. Meghpara, Philip J. Rosinsky, Jacob Shapira, Benjamin G. Domb

Notice bibliographique

RevueArthroscopy Techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGraymontMedwest AssociatesPacira PharmaceuticalsStrykerArthrex
Mots-clésMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of hip joint chondral damage is a well-recognized aspect of the arthroscopic management of femoroacetabular impingement syndrome. Hip chondral resurfacing has evolved from microfracture to different forms of cartilage grafting, all with variable long-term outcomes. Recent literature has focused on techniques using different cartilage sources (native and synthetic products) that are available for clinicians to choose from during hip arthroscopy. None of the published reports on cartilage grafts have commented on hip joint capsular management as part of the procedure. This is likely because of the increased difficulty of capsular closure in the dry arthroscopic environment required for graft stabilization. However, potential iatrogenic hip instability induced by an unrepaired interportal capsulotomy can be detrimental to the existing joint architecture and possibly to the cartilage graft. This article presents a step-by-step approach, including tips and pearls, for capsular closure during arthroscopic acetabular chondral resurfacing with BioCartilage (Arthrex, Naples, FL). This method is a safe and reproducible way to close the joint capsule during chondral resurfacing in patients undergoing hip preservation that can potentially enhance the chances of a successful outcome.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,815

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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