Corrigendum to ‘No increase in adverse events with lateral extra-articular tenodesis augmentation of anterior cruciate ligament reconstruction – Results from the stability randomized trial’ [Journal of ISAKOS 8 (2023) 246–254]
Notice bibliographique
Résumé
The authors regret there were some errors in Table 4. The article has been updated and the correct version of the table can also be found below.Table 4Adverse events recorded within the first 12-months post-operative and the total number of adverse events recorded within the entire 24-month period.12-months post-operative24-months post-operativeNo Adverse Events512 (83%)439 (71%)Minor Medical Adverse Events48 (8%)69 (11%) ACLR18 (6%)29 (9%) ACLR + LET30 (10%)40 (13%)Minor Surgical Events (excluding ACL tears)29 (5%)46 (7%) ACLR11 (4%)18 (6%) ACL + LET18 (6%)28 (9%)Contralateral ACL Tear7 (1%)19 (3%) ACLR6 (2%)12 (4%) ACL + LET1 (<1%)7 (2%)Graft Rupture22 (4%)45 (7%) ACLR18 (6%)34 (11%) ACLR + LET4 (1%)11 (4%)Overall Reoperation Rate54 (9%)102 (16%) ACLR32 (10%)56 (18%) ACLR + LET22 (7%)46 (15%) Open table in a new tab The authors would like to apologise for any inconvenience caused. No increase in adverse events with lateral extra-articular tenodesis augmentation of anterior cruciate ligament reconstruction – Results from the stability randomized trialJournal of ISAKOSVol. 8Issue 4PreviewResults from the Stability Study suggest that adding a lateral extra-articular tenodesis (LET) to a hamstring tendon autograft reduces the rate of anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) failure in high-risk patients. The purpose of this study is to report adverse events over the 2-year follow-up period and compare groups (ACLR alone vs. ACLR + LET). Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,014 |
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 ».