MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380870916 · doi:10.1177/03635465231175674

Tibial Spine Fractures in the Child and Adolescent Athlete: A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4380870916 sur OpenAlexaff
Kevin J. Orellana, Nathan Houlihan, Michael V. Carter, Soroush Baghdadi, Keith D. Baldwin, Alexandra C. Stevens, Aristides I. Cruz, Henry B. Ellis, Daniel W. Green, Indranil Kushare, B. Lamar Johnson, Alicia Kerrigan, Julia Kirby, James MacDonald, Scott McKay, Todd A. Milbrandt, R. Justin Mistovich, Shital N. Parikh, Neeraj M. Patel, Gregory A. Schmale, Jessica L. Traver, Yi‐Meng Yen, Theodore J. Ganley

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthrofibrosisSystematic reviewInternal fixationSurgeryRange of motionMeta-analysisMEDLINEPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tibial spine fractures (TSFs) are uncommon injuries that may result in substantial morbidity in children. A variety of open and arthroscopic techniques are used to treat these fractures, but no single standardized operative method has been identified. Purpose: To systematically review the literature on pediatric TSFs to determine the current treatment approaches, outcomes, and complications. Study Design: Meta-analysis; Level of evidence, 4. Methods: A systematic review of the literature was performed in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses) guidelines using PubMed, Embase, and Cochrane databases. Studies evaluating treatment and outcomes of patients <18 years old were included. Patient demographic characteristics, fracture characteristics, treatments, and outcomes were abstracted. Descriptive statistics were used to summarize categorical and quantitative variables, and a meta-analytic technique was used to compare observational studies with sufficient data. Results: A total of 47 studies were included, totaling 1922 TSFs in patients (66.4% male) with a mean age of 12 years (range, 3-18 years). The operative approach was open reduction and internal fixation in 291 cases and arthroscopic reduction and internal fixation in 1236 cases; screw fixation was used in 411 cases and suture fixation, in 586 cases. A total of 13 nonunions were reported, occurring most frequently in Meyers and McKeever type III fractures (n = 6) and in fractures that were treated nonoperatively (n = 10). Arthrofibrosis rates were reported in 33 studies (n = 1700), and arthrofibrosis was present in 190 patients (11.2%). Range of motion loss occurred significantly more frequently in patients with type III and IV fractures ( P < .001), and secondary anterior cruciate ligament (ACL) injury occurred most frequently in patients with type I and II fractures ( P = .008). No statistically significant differences were found with regard to rates of nonunion, arthrofibrosis, range of motion loss, laxity, or secondary ACL injury between fixation methods (screw vs suture). Conclusion: Despite variation in TSF treatment, good overall outcomes have been reported with low complication rates in both open and arthroscopic treatment and with both screw and suture fixation. Arthrofibrosis remains a concern after surgical treatment for TSF, but no significant difference in incidence was found between the analysis groups. Larger studies are necessary to compare outcomes and form a consensus on how to treat and manage patients with TSFs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,030
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American Journal of Sports MedicineMême sujetBone fractures and treatmentsTravaux en français237 207