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Enregistrement W4388007123 · doi:10.1177/03635465231205562

Patellar Dislocation in Adolescent Patients: Influence on Cartilage Properties Based on T1ρ Relaxation Times

2023· article· en· W4388007123 sur OpenAlexfundno aff
Lutul D. Farrow, John J. Elias, Mei Li, Mingrui Yang, Richard Lartey, Alexander J. Hron, Carl S. Winalski, Xiaojuan Li

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen Research and DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyOrthopaedic Research and Education FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésPatellaRelaxation (psychology)MedicineMagnetic resonance imagingDislocationPatellofemoral jointOsteoarthritisCartilageOrthodonticsAnatomyMaterials scienceRadiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adolescents who experience a patellar dislocation have an elevated risk of patellofemoral posttraumatic osteoarthritis. Magnetic resonance imaging (MRI)–based T1ρ relaxation times were measured for adolescents to evaluate patellofemoral cartilage after patellar dislocation. Long T1ρ relaxation times are an indicator of cartilage degradation. Hypothesis: The primary hypothesis is that patellofemoral cartilage T1ρ relaxation times will be elevated in the acute phase after patellar dislocation. The secondary hypothesis is that T1ρ relaxation times will be higher for knees with multiple rather than single dislocations due to repeated traumatic injury. Study Design: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. Methods: In total, 23 adolescents being treated for a recent patellar dislocation, 13 for a first-time dislocation (47 ± 38 days since most recent dislocation) and 10 for multiple dislocations (55 ± 24 days since most recent dislocation), and 10 healthy controls participated in MRI-based T1ρ relaxation time mapping. For multiple regions of the patellofemoral joint, mean T1ρ values were compared between the 3 groups with multiple group comparisons and post hoc tests. T1ρ relaxation times were also correlated against measures of patellofemoral anatomy and alignment for single and multiple dislocations. Statistical significance was set at P < .05. Results: T1ρ relaxation times were significantly longer for injured knees (single and multiple dislocations) than controls at the medial and central patella and central trochlear groove. For the regions on the patella, significant differences between injured and control knees exceeded 15%. No significant differences were identified between single and multiple dislocations. For the initial dislocation group, T1ρ relaxation times within multiple regions of the patellofemoral joint were significantly correlated with lateral patellar alignment or patellar height. Conclusion: Elevated patellofemoral cartilage T1ρ relaxation times are consistent with a high risk of long-term patellofemoral osteoarthritis for adolescents who experience patellar dislocations. T1ρ relaxation times were elevated for multiple regions of patellofemoral cartilage. T1ρ relaxation times were expected to increase with additional dislocation episodes, but relaxation times after single and multiple dislocations were similar. After a first dislocation, parameters related to patellar maltracking were correlated with cartilage degradation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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