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Enregistrement W4205239592 · doi:10.1097/md.0000000000028511

Medial patellofemoral ligament reconstruction

2022· review· en· W4205239592 sur OpenAlexaff
Yong-qiang Zhang, Zhao Zhang, Meng Wu, Ya-dong Zhou, Sheng-lin Tao, Yalong Yang, Yang Li, Junliang Liu, Peng Li, Yunsheng Teng, Yongming Guo

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedial patellofemoral ligamentLigamentOrthodonticsAnatomyPatella

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Reconstruction of the medial patellofemoral ligament (MPFL) is an effective surgical method for the treatment of lateral patellar instability. At present, there is not much controversies regarding the femoral attachment, however, the controversies regarding patellar attachment versus attachment, number of graft strands, tension, isometry and so on. The following electronic databases will be searched: PubMed, the Cochrane Library, Embase, Web of Science, Medline. We will consider articles published between database initiation and March 2021. MPFL in the subject heading will be included in the study. Language is limited to English. Research selection, data extraction, and research quality assessment were independently completed by 2 researchers. CONCLUSIONS: MPFL reconstruction is a reliable technique for the treatment of patellofemoral instability. The Schöttle point is still the mainstream method for locating the femoral attachment, the patellar attachment for single-bundle is located at the junction of the proximal one third and the distal two third of the longitudinal axis of the patella. For double-bundles, one is located in the proximal one third of the medial patellar edge and another is in the center of the patellar edge. Meanwhile, the adjustment of graft tension during operation is very important.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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