Lateral Patellar Instability
Notice bibliographique
Résumé
➤: Patellar instability represents a common problem with an evolving understanding and multifactorial pathoetiology. Treatment plans should be based on the identification of contributing anatomical factors and tailored to each individual patient. ➤: Risks for recurrent instability are dependent on several patient-specific factors including patella alta, increased tibial tubercle-to-trochlear groove (TT-TG) distance, trochlear dysplasia, younger skeletal age, and ligamentous laxity. ➤: Cartilage or osteochondral lesions and/or fractures are commonly observed in first-time patellar dislocation, and magnetic resonance imaging (MRI) should be strongly considered. Advanced imaging modalities, such as computed tomography (CT) or MRI, should also be obtained preoperatively to identify predisposing factors and guide surgical treatment. ➤: Medial patellofemoral ligament (MPFL) reconstruction with anatomical femoral tunnel positioning is associated with lower recurrence rates compared with MPFL repair and has become a common and successful reconstructive surgical option in cases of instability. ➤: Lateral retinacular tightness can be addressed with lateral retinacular release or lengthening, but these procedures should not be performed in isolation. ➤: Tibial tubercle osteotomy is a powerful reconstructive tool in the setting of underlying skeletal risk factors for instability and can be of particular benefit in the presence of increased TT-TG distance (>20 mm), and/or in the setting of patella alta. ➤: The indications for trochleoplasty are still developing along with the clinical evidence, but trochleoplasty may be indicated in some cases of severe trochlear dysplasia. Several surgical techniques have indications in specific clinical scenarios and populations, and indications, risks, and benefits to each are progressing with our understanding. ➤: Combined femoral derotational osteotomy and MPFL reconstruction can be considered for patients with a femoral anteversion angle of >30° to improve patient outcomes and reduce recurrence rates.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».