Computerized tomography scan evaluation after fresh osteochondral allograft transplantation of the knee correlates with clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the correlation between the assessment computed tomography osteochondral allograft (ACTOCA) scoring system and clinical outcomes scores. The hypothesis was that the ACTOCA score would show sufficient correlation to support its use in clinical practice. METHODS: We prospectively collected data from all consecutive patients who underwent cartilage restitution with fresh osteochondral allograft (FOCA) transplantation for osteochondral lesions of the knee and had a minimum follow-up of two years. CT scans were performed at three, six and 24 months post-operatively. A musculoskeletal radiologist blinded to the patients' medical history evaluated the scans using the ACTOCA scoring system. Clinical outcomes collected preoperatively and at three, six and 24 months postoperatively were evaluated using the International Knee Documentation Committee (IKDC), Kujala, the Western Ontario Meniscal Evaluation Tool (WOMET), and the Tegner Activity Scale. RESULTS: The mean total ACTOCA score showed a statistically significant correlation with the clinical outcome. The correlation was optimal at 24 months. We found a high negative correlation with the IKDC, Kujala and Tegner (- 0.737; - 0.757, and - 0.781 respectively), and a moderate negative correlation with WOMET (- 0.566) (p < 0.001). IKDC, Kujala, WOMET, and Tegner scores showed a significant continuous improvement in all scores (p < 0.001). CONCLUSION: The mean total ACTOCA score showed a linear correlation with clinical results in IKDC, Kujala, WOMET, and Tegner scores, being the highest at 24 months post-surgery. This finding supports the use of ACTOCA to standardize CT scan reports following fresh osteochondral allograft transplantation in the knee.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».