Increasing incidence of anterior cruciate ligament reconstruction: a 17‐year population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are one of the most frequently studied injuries in orthopedic care and research. However, limited epidemiological data are available in Canada regarding trend and distribution of anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). In this paper, our purpose was to assess trends of ACLR between 2002/03 and 2018/19 by age, sex, season of surgery, and location (inpatient vs outpatient) of surgery. METHODS: In this descriptive epidemiological study of retrospective data available from Alberta Ministry of Health, we report annual incidence of ACLR between 2002/03 until 2018/19 among Albertans aged 10 years and older. Information was collected by authors from physician claims database for primary ACLR and revision ACLR and linked with other databases. Incidence proportions (number of ACLR/100,000 population) were calculated and compared by age category and gender over the study period. RESULTS: A total of 28,401 primary ACLR and 2085 revision ACLR were identified during the study period. Age-standardized annual incidence of primary ACLR increased from 40.6 to 51.2 per 100,000 population aged 10 years and older. Average annual increase in ACLR incidence was higher among females (1.8% per years) compared to males (0.96% per year). The overall peak incidence and peak incidence among males was observed in 20-29 year age group, whereas peak incidence in females was observed in 10-19 years of age. The number of ACLR in females outnumbers those among males for 10-19 year age group. Generally, a lower proportion of ACLR were conducted in summer compared to other seasons. Primary ACLR conducted in outpatient setting increased from 72% in 2002/03 to 97% in 2018/19. CONCLUSION: The incidence of ACLR is increasing in Alberta, especially among females and among younger cohorts under 20 years of age. This information can help clinicians to provide patient education and policy-makers to design and implement targeted ACL injury prevention programs. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».