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Enregistrement W3213687776 · doi:10.1002/9781119413936.ch136

Posterior Cruciate Ligament Injuries

2021· other· es· W3213687776 sur OpenAlexaff
Chetan Gohal, Nolan S. Horner, Jihad Abouali, John Theodoropoulos

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Orthopedics · 2021
Typeother
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryAnterior cruciate ligamentPosterior cruciate ligamentBraceRehabilitationAnterior Cruciate Ligament InjuriesMagnetic resonance imagingPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPhysical therapyRadiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents a case scenario of a 19-year-old male soccer goalkeeper hit on left anterior shin while jumping with knees flexed trying to catch a ball. The ability to accurately diagnose a posterior cruciate ligament tear in both the acute and the chronic setting is essential in guiding treatment by an orthopedic surgeon. Magnetic resonance imaging may be helpful to rule out associated pathology, such as posterolateral corner injury, or for preoperative planning. Nonoperative treatment involves use of a dynamic anterior drawer brace and focused rehabilitation. Understanding the patient-important outcomes associated with surgical techniques and whether one is superior can help orthopedic surgeons choose the best operative technique. Future high-quality studies are needed to determine the superiority of one posterior cruciate ligament reconstruction technique over the others. The chapter provides recommendations for implementing evidence-based practice in the clinical setting.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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