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Enregistrement W3206354512 · doi:10.52403/ijhsr.20211022

Meniscal Repair and Parameniscal Cyst Excision with Knee Arthroscopic Surgery: A Case Report

2021· article· en· W3206354512 sur OpenAlexaboutno aff
Bambang Tutuko, I Gusti Ngurah Wien Aryana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences and Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryWOMACArthroscopyCystVisual analogue scaleMeniscusOrthopedic surgeryTearsLateral meniscusOsteoarthritisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Meniscal cysts were rare case. There’s a 50 to 100% chance forming cyst to the tear if there was an injury happens. Trauma would cause tears happen in meniscus, leads to formation of hemorrhage which formed mucoid degeneration. The necrosis happens locally plus degeneration of mucoid forming a cyst. Thus, the meniscal cysts challenge the clinician to have clinical reasoning so then the patient can get accurate diagnosis and preferred management. Method: This paper is a case report of surgery on a patient present with cysts on lateral para meniscus which done arthroscopically with all inside technique. Results: The procedure which done by arthroscope and motorized shaver had a great outcome in this patient which were analyze from Visual Analog Scale (VAS) and Western Ontario and McMaster Index (WOMAC) 3 months after the procedure, and reach VAS score of 2/10 which was mild pain and 59,8 in WOMAC score. Conclusion: The arthroscopy and all inside technique with motorized shaver is a choice of lateral para meniscal cysts surgery with good results to be considered by orthopedic surgeons. Key words: Lateral, Meniscus Tear, Parameniscal cyst, Arthroscopy.

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)0,004
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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