Hip microinstability diagnosis and management: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this systematic review is to present the most common causes, diagnostic features, treatment options and outcomes of patients with hip micro-instability. METHODS: Three online databases (MEDLINE, Embase, and PubMed) were searched from database inception March 2022, for literature addressing the diagnosis and management of patients with hip micro-instability. Given the lack of consistent reporting of patient outcomes across studies, the results are presented in a descriptive summary fashion. RESULTS: Overall, there were a total of 9 studies including 189 patients (193 hips) included in this review of which 89% were female. All studies were level IV evidence with a mean MINORS score of 12 (range: 10-13). The most commonly used features for diagnosis of micro-instability on history were anterior pain in 146 (78%) patients and a subjective feeling of instability with gait in 143 (81%) patients, while the most common feature on physical examination was the presence of anterior apprehension with combined hip extension and external rotation in 123 (65%) patients. The most common causes of micro-instability were iatrogenic instability secondary to either capsular insufficiency or cam over-resection in 76 (62%) patients and soft tissue laxity in 38 (31%) patients. CONCLUSION: The most common symptom of micro-instability on history was anterior hip pain and on physical exam was pain with hip extension and external rotation. There are many treatment options and when managed appropriately based on the precise cause of micro-instability, patients may demonstrate improved outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».