1 The effect of exercise therapy and surgery on mechanical symptoms in young patients with a meniscal tear
Notice bibliographique
Résumé
Introduction 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. Materials and Methods 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). Results 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. Conclusion 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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».