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Enregistrement W4206732010 · doi:10.1186/s40634-022-00448-0

Limited evidence for graft selection in pediatric ACL reconstruction: a narrative review

2022· review· en· W4206732010 sur OpenAlex
Gianni De Petrillo, Thierry Pauyo, Corinna C. Franklin, Ross S. Chafetz, Marie‐Lyne Nault, Louis‐Nicolas Veilleux

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Orthopaedics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionPatellaNarrative reviewOrthopedic surgeryReturn to sportOrthodonticsSurgeryPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anterior cruciate ligament reconstruction is the preferred treatment to anterior cruciate ligament injury. With the increase in anterior cruciate ligament injuries in both adults and skeletally immature patients comes the need for individualized anterior cruciate ligament reconstruction graft selection whether it is the type of graft (auto vs. allograft) or the harvesting site (hamstrings, iliotibial band, quadriceps, patella). Several factors need to be considered preoperatively in order to optimize the patients' recovery and restore anterior cruciate ligament strength and function. These include age and bone maturity, preoperative knee flexor/extensor strength, sport participation, patient's needs and anatomical characteristics. This paper aims at bringing evidence supporting the use of a personalized approach in graft selection for faster and more efficient return to sport and propose a theoretical framework to support the approach.

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.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,325 · 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