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Enregistrement W4376631217 · doi:10.3390/healthcare11091312

Meniscal Allograft Transplants in Skeletally Immature Patients: A Systematic Review of Indications and Outcomes

2023· review· en· W4376631217 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Turati, Linda Boerci, Massimiliano Piatti, Laura Russo, L Rigamonti, Francesco Buonanotte, Aurélien Courvoisier, Giovanni Zatti, Daniele Piscitelli, Marco Bigoni

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryMeniscusComplicationOrthopedic surgeryIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meniscal lesions in skeletally immature patients can lead to joint degradation and knee instability. Meniscal allograft transplant (MAT) surgery is a solution to maintain knee stability. There is a lack of consensus on MAT surgery outcomes in pediatric patients. A systematic review was conducted according to the PRISMA guidelines. PubMed, Scopus and EMBASE databases were searched from 1965 to June 2022. Studies were evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Three studies were selected, and 58 patients were included (mean age 15.9 years) in total. The lateral meniscus was involved in 82.8% of all MAT surgeries. Post-meniscectomy syndrome and discoid meniscus were the main indications for MAT surgery. All studies reported improved subjective clinical scores and levels of sport after the surgery. The complication rate was 27.5%. Partial meniscectomy, meniscus knot removal, chondral defect treatment and lysis of adhesions were the most frequent procedures performed during reoperation. MAT surgery can improve clinical outcomes in pediatric patients with strictly selected indications. MAT surgery is safe when there are no limb asymmetries or malalignments, but it remains a challenging procedure with a high complication rate. Long-term follow-up is needed for definitive statements on the use of MAT in skeletally immature patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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