Do Meniscal Procedure Volumes Reflect Meniscal Tear Practice Guidelines? A Narrative Review Comparing Guidelines and Procedural Volume Data from the United States, Europe and Japan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose: This narrative review aimed to summarise international guidelines on the surgical management of meniscus tears and consider the extent to which they are reflected in clinical practice by reporting the respective trends in meniscus repair and resection procedure volumes. Methods: Two targeted reviews of the literature were conducted using a snowballing approach; the first sought to capture clinical guidelines covering meniscal repair, whilst the second aimed to identify data on meniscal repair procedure volumes. Results: Meniscal repair guidelines (n=7) and volume trends (n=5) were identified spanning Canada, France, Japan, the Netherlands, the United States and the United Kingdom, as well as Europe as a whole. Guidelines from different countries varied in the amount of detail included about different tear types, and the age ranges for which meniscal repairs- were considered most appropriate. Guidelines across different countries generally recommended the use of meniscal repairs where possible, on the basis that repairs are associated with better long-term outcomes compared with meniscectomies. Conclusion: Procedure volume trends showed that, in line with international guidelines, the rates of meniscal repair increased in the period considered. However, meniscectomy remained the most widely used approach to managing meniscal injuries over the period reviewed. This may have important consequences for patient outcomes and resource use in the long-term, as meniscectomy has been shown to be related to increased incidence of osteo-arthritis and total joint replacement. The inconsistency between guidelines and practice warrants further research into whether the guidelines reflect current medical opinion as well as how to improve compliance with best practice recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».