Intraoperative and Postoperative Outcomes of Patients Undergoing Total Knee Arthroplasty With Prior Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Matched Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous 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. Methods This 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. Results Forty-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). Conclusions TKA 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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».