1 The effect of exercise therapy and surgery on mechanical symptoms in young patients with a meniscal tear
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.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> A common treatment strategy to alleviate mechanical symptoms in young patients with meniscal tears is meniscal surgery, however, it is unknown whether this is superior to a non-surgical strategy. Therefore, we aimed to compare meniscal surgery to early exercise therapy and patient education. <h3>Materials and Methods</h3> In a randomized controlled trial, 121 patients aged 18–40 years with a MRI-verified meniscal tear were randomized to surgery or 12-weeks supervised exercise and education. For this study 63 patients (33 and 30 patients in surgery and exercise groups, respectively) reporting baseline mechanical symptoms were included. Primary outcome was self-reported mechanical symptoms (yes/no) at 3, 6, and 12 months assessed using a single item from the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS). Secondary outcomes were KOOS4 and the 5 KOOS-subscales and the Western Ontario Meniscal Evaluation Tool (WOMET). <h3>Results</h3> In total, 55/63 patients completed the 12-month follow-up. At 12 months 9/26 (35%) in the surgery group and 20/29 (69%) in the exercise group reported mechanical symptoms. The risk difference and relative risk at any time point was 28.7% (95% CI 8.6 to 48.8) and 1.83 (95% CI, 0.98 to 2.70) of reporting mechanical symptoms in the exercise group compared with the surgery group. No between group differences were found in secondary outcomes. <h3>Conclusion</h3> Surgery seems to be more effective for relieving self-reported mechanical symptoms, but not for improving pain, function and quality of life in young patients with a meniscal tear and mechanical symptoms compared with a strategy of exercise and education.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle