Radiofrequency Chondroplasty of the Knee Yields Excellent Clinical Outcomes and Minimal Complications: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate reported clinical outcomes and complications following radiofrequency (RF) ablation for the treatment of knee chondral lesions. Methods: A literature search was performed according to the 2020 Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines by querying EMBASE, PubMed, and Scopus computerized databases from database inception through October 2022. Level I to IV clinical studies that reported outcomes or complications following RF-based chondroplasty were included. Postoperative outcome scores and complications were aggregated. Study quality was assessed via the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Ten articles from 2002 to 2018 consisting of 1,107 patients (n = 1,504 lesions) were identified. Four studies were of Level I evidence, 3 studies were Level II, 1 study was Level III, and 2 studies were Level IV. The mean patient age was 41.8 ± 6.3 years (range, 12-87). Seven studies (n = 1,037 patients) used bipolar RF devices, and 3 studies (n = 70 patients) used monopolar RF devices. The overall mean postoperative Lysholm, Tegner, and IKDC scores ranged from 83 to 91, 3.8 to 7, and 49 to 90, respectively, in lesions ranging from grade I-IV according to the Outerbridge Classification. Monopolar RF devices reported qualitatively similar mean changes in Lysholm scores (83), Tegner scores (3.8), and IKDC scores (range, 49-69) compared with bipolar RF devices (range, 86.4-91, 4.5-7, 90, respectively). The incidence of complications ranged from 0% to 4%. The most commonly reported complication was osteonecrosis (range, 0% to 4%). The incidence rate of patients undergoing additional surgery ranged from 0% to 4.5%. Conclusions: The available literature on RF-based chondroplasty shows its efficacy and safety for the treatment of knee chondral lesions, with good clinical outcome scores and low complication and reoperation rates. Level of Evidence: Level IV, systematic review of Level I-IV studies.
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 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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».