Incidence and risk factors for revision and contralateral anterior cruciate ligament reconstruction: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
There is a limited data on epidemiology of primary and recurrent anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) in Canada. The objectives of this study were to examine the incidence and factors associated with recurrent ACLR (revision and contralateral ACLR) in a western Canadian province of Alberta. We conducted a retrospective cohort study with an average follow up of 5.7 years. Albertans aged 10 to 60 years with a history of primary ACLR between 2010/11 to 2015/16 were included in the study. Participants were followed up until March 2019 to observe outcomes: Ipsilateral revision ACLR and contralateral ACLR. Kaplan Meir approach was used to estimate event free survival and Cox proportional hazard regression analysis was conducted to identify associated factors. Of the total participants with a history of primary ACLR on a single knee (n = 9292), n = 359, 3.9% (95% confidence interval: 3.5-4.3) underwent a revision ACLR. A similar proportion among those having primary ACLR on either knee (n = 9676), n = 344, 3.6% (95% confidence interval: 3.2-3.9) underwent a contralateral primary ACLR. Young age (<30 years) was associated with increased risk of contralateral ACLR. Similarly, young age (<30 years), having initial primary ACLR in winter and having allograft were associated with a risk of revision ACLR. Clinicians can use these findings in their clinical practice and designing rehabilitation plans as well as to educate patients about their risk for recurrent anterior cruciate ligament tear and graft failure.
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 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 | 0,000 | 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 ».