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Enregistrement W4237413876 · doi:10.1177/2325967119s00302

Comparing the Efficacy of Kneeling Stress Radiographs and Weighted Gravity Stress Radiographs to Assess Posterior Cruciate Ligament Insufficiency

2019· article· en· W4237413876 sur OpenAlexaff
Charles L. Holliday, Ryan Martin, John A. Grant

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKneelingRadiographyOrthodonticsSupine positionTibiaPosterior cruciate ligamentStress fracturesDisplacement (psychology)Weight-bearingCondyleSurgeryAnterior cruciate ligament

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Kneeling stress radiographs are commonly used to evaluate posterior cruciate ligament (PCL) laxity. Patients, however, report significant pain, and reproducibility is challenged due to its dependence on patient body weight distribution to produce posterior tibial displacement (PTD). Weighted gravity stress radiographs may offer better reproducibility and comfort than the kneeling technique, but its efficacy has not been studied. Hypothesis: weighted gravity radiographs will be more comfortable and produce similar PTD measurements when compared to the kneeling technique. Methods: Patients 18-70 years old with non-operatively or >6 months post-operatively treated PCL injuries (isolated or multi-ligamentous) were recruited from two academic level one trauma centers to undergo bilateral PCL stress radiographs. Exclusions: open/bilateral injuries, fractures. Patients underwent PCL stress radiographs by two randomly ordered methods. Kneeling stress views: patients knelt on padded scales (separate for each knee) with the padding distal to the tibial tubercle. Patients were verbally encouraged to place equal weight on both knees (scale outputs not visible to the patient). A digital radiography plate was placed between the legs to acquire bilateral lateral radiographs. Weighted gravity stress views: Patients lay supine with their hip and knee at 90°with the heel supported. A 20 lb weight was placed on the anterior tibia just distal to the tibial tubercle. A lateral radiograph was taken and then repeated on the contralateral leg. Images were anonymized and uploaded to PACS for measurement. Outcomes: side to side difference (SSD) in translation of the posterior tibial condyles relative to the posterior femoral condyles (primary outcome); patient-reported VAS knee pain (100 mm) during the radiographs; time required to acquire the images; patient preference for technique. Statistics: sample size = 31 patients to detect a 2 mm difference (α=0.05, power 80%, SD = 2.8 mm [Jung, 2006]). Paired t-tests were used to compare the SSD between the kneeling and weighted gravity methods, VAS pain, and time to complete the radiographs. Results: 40 patients (77.5% male, 34.5 ± 12.8yrs old, 65% left knee) were recruited. 42.5% had undergone PCL reconstruction. There was no difference between the two radiographic methods in the mean SSD (kneeling = 6.29 ± 4.58 mm, gravity = 6.82 ± 4.60 mm, p= 0.61). There was no difference in the total time required to perform the radiographs (kneeling = 307.3 s ± 140.5 s, gravity = 318.7 s ± 151.1 s, p= 0.73) or the number of radiographs taken to obtain acceptable images (kneeling = 3.6 ± 1.6, gravity = 3.7 ± 1.7, p= 0.73). The amount of weight placed on each knee during the kneeling views differed slightly but was not significant (affected = 21.5 ± 11.3 kg, unaffected = 26.1 ± 12.1 kg, p= 0.09). There was significantly less knee pain reported for the gravity views (kneeling = 31.8 ± 26.6, gravity = 4.0 ± 12.0, p < 0.0001). 94.6% of patients preferred the gravity method. Conclusion: Weighted gravity PCL stress radiographs should be considered for use in clinical practice as they produce similar posterior tibial translation values to the kneeling technique, do not rely on patient weightbearing, and provide significantly better patient comfort.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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