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Enregistrement W3151750870 · doi:10.31031/rism.2020.06.000643

Acetabular Labral Lesions Always Present in End-Stage Osteoarthritis

2020· article· en· W3151750870 sur OpenAlexaff
Ivan Wong

Notice bibliographique

RevueResearch & Investigations in Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetabular labrumMedicineOsteoarthritisLabrumTearsCartilageStage (stratigraphy)Quadrant (abdomen)ArthroscopyHip arthroscopyArthroplastyLesionSurgeryRadiologyAnatomyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this pilot study was to explore the relationship between pathologies in the acetabular labrum and end-stage osteoarthritis (OA). The study design was a prospective observational case series of 10 patients undergoing total hip replacement for end-stage OA. The arthroplasty procedure was performed using a standard lateral approach. An arthroscope was used along with a 5-mm probe to examine the labrum and the cartilage on the femoral and acetabular sides. Two blinded hip arthroscopy surgeons viewed the recordings and assessed the presence and location of labral tears and cartilage lesions according tothe Lage and Outerbridge classifications, respectively. The mean age of the 10 patients was 67 years. Labral pathology clustered in the anterior-superior quadrant was detected in all 10 hips. Tear patterns included longitudinal peripheral tears, fissuring, and large unstable tears. Significant inter-observer variability was noted. In all hips with focal acetabular articular lesions (40%), the lesion was located immediately adjacent to the labral pathology. In conclusion, all patients with end-stage OA were found to have a labral tear. The pathology, which was predominantly located in the anterior-superior part, was also a common site of more focal arthritic changes. This suggests that labral tears could be associated with the development of OA, indicating directions for further studies on this connection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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