Intraoperative and Postoperative Outcomes of Patients Undergoing Total Knee Arthroplasty With Prior Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Matched Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPrevious anterior cruciate ligament (ACL) injury is a risk factor for the development of knee osteoarthritis. Despite advances in ACL reconstruction (ACLR) techniques, many patients with history of ACLR develop end-stage osteoarthritis necessitating total knee arthroplasty (TKA). The purpose of this study was to investigate the impact of prior ACLR on intraoperative and postoperative outcomes of TKA.MethodsThis was a single-centre matched cohort study of all patients with prior ACLR undergoing primary TKA from January 2000 to May 2022. Patients were matched 1:1 to patients undergoing TKA with no prior ACL injury based on age, sex, and body mass index. Outcomes investigated included TKA procedure duration, soft-tissue releases, implant design, and complications requiring reoperation.ResultsForty-two ACLR patients were identified and matched to controls. Mean follow-up was 6.8 years and 5.0 years in the ACLR and control cohorts, respectively (P = .115). ACLR patients demonstrated longer procedure durations (122.8 minutes vs 87.0 minutes, P < .001) and more frequently required soft-tissue releases (40.5% vs 14.3%, P = .007), stemmed implants (23.8% vs 4.8%, P = .013), and patellar resurfacing (59.5% vs 26.2%, P = .002). There were no significant differences in postoperative clinical or surgical outcomes between groups. Ten-year implant survivorship was 92% and 95% in the ACLR and control cohorts, respectively (P = .777).ConclusionsTKA is an effective procedure for the management of end-stage osteoarthritis with prior ACLR. The care team should be prepared for longer operative times and the utilization of advanced techniques to achieve satisfactory soft-tissue balance and implant stability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».