MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392052356 · doi:10.1177/03635465241228193

Quantitative Magnetic Resonance Imaging of Lateral Compartment Articular Cartilage After Lateral Extra-articular Tenodesis

2024· article· en· W4392052356 sur OpenAlexaff
Andrew Firth, Stephany Pritchett, Jaques S. Milner, Hayden F. Atkinson, Dianne Bryant, David W. Holdsworth, Alan Getgood

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityFowler Kennedy Sport Medicine ClinicImpactWestern University
Organismes subventionnairesInternational Society of Arthroscopy, Knee Surgery and Orthopaedic Sports Medicine
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingOsteoarthritisAnterior cruciate ligament reconstructionCartilageTibiaHamstringPatellaAnterior cruciate ligamentCompartment (ship)FemurSurgeryAnatomyRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Concerns have arisen that anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) with lateral extra-articular tenodesis (LET) may accelerate the development of posttraumatic osteoarthritis in the lateral compartment of the knee. Purpose/Hypothesis: The purpose of this study was to evaluate whether the augmentation of ACLR with LET affects the quality of lateral compartment articular cartilage on magnetic resonance imaging (MRI) at 2 years postoperatively. We hypothesized that there would be no difference in T1rho and T2 relaxation times when comparing ACLR alone with ACLR + LET. Study Design: Randomized controlled trial; Level of evidence, 1. Methods: A consecutive subgroup of patients at the Fowler Kennedy Sport Medicine Clinic participating in the STABILITY 1 Study underwent bilateral 3-T MRI at 2 years after surgery. The primary outcome was T1rho and T2 relaxation times. Articular cartilage in the lateral compartment was manually segmented into 3 regions of the tibia (lateral tibia [LT]–1 to LT-3) and 5 regions of the femur (lateral femoral condyle [LFC]–1 to LFC-5). Analysis of covariance was used to compare relaxation times between groups, adjusted for lateral meniscal tears and treatment, cartilage and bone marrow lesions, contralateral relaxation times, and time since surgery. Semiquantitative MRI scores according to the Anterior Cruciate Ligament OsteoArthritis Score were compared between groups. Correlations were used to determine the association between secondary outcomes (including results of the International Knee Documentation Committee score, Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score, Lower Extremity Functional Scale, 4-Item Pain Intensity Measure, hop tests, and isokinetic quadriceps and hamstring strength tests) and cartilage relaxation. Results: A total of 95 participants (44 ACLR alone, 51 ACLR + LET) with a mean age of 18.8 years (61.1% female [58/95]) underwent 2-year MRI (range, 20-36 months). T1rho relaxation times were significantly elevated for the ACLR + LET group in LT-1 (37.3 ± 0.7 ms vs 34.1 ± 0.8 ms, respectively; P = .005) and LFC-2 (43.9 ± 0.9 ms vs 40.2 ± 1.0 ms, respectively; P = .008) compared with the ACLR alone group. T2 relaxation times were significantly elevated for the ACLR + LET group in LFC-1 (51.2 ± 0.7 ms vs 49.1 ± 0.7 ms, respectively; P = .03) and LFC-4 (45.9 ± 0.5 ms vs 44.2 ± 0.6 ms, respectively; P = .04) compared with the ACLR alone group. All effect sizes were small to medium. There was no difference in Anterior Cruciate Ligament OsteoArthritis Scores between groups ( P = .99). Weak negative associations ( r s = –0.27 to –0.22; P < .05) were found between relaxation times and quadriceps and hamstring strength in the anterolateral knee, while all other correlations were nonsignificant ( P > .05). Conclusion: Increased relaxation times demonstrating small to medium effect sizes suggested early biochemical changes in articular cartilage of the anterolateral compartment in the ACLR + LET group compared with the ACLR alone group. Further evidence and long-term follow-up are needed to better understand the association between these results and the potential risk of the development of osteoarthritis in our patient cohort.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American Journal of Sports MedicineMême sujetKnee injuries and reconstruction techniquesTravaux en français237 207