Hip displacement in children with cerebral palsy: surveillance to surgery – a current concepts review
Notice bibliographique
Résumé
This review brings together a multidisciplinary, multinational team of experts to discuss the current state of knowledge in the detection and treatment of hip displacement in cerebral palsy (CP), a global public health problem with a high disease burden. Though common themes are pervasive, different views are also represented, reflecting the confluence of traditional thinking regarding the aetiology and treatment of hip displacement in CP with emerging research that challenges these tried-and-true principles. The development of hip displacement is most closely related to gross motor function, with radiographic surveillance programs based on the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), the goal being early detection and timely treatment. These treatments may include non-operative methods such as abduction bracing and Botulinum Neurotoxin A (BoNT-A), but outcomes research in this area has been variable in quality. This has contributed to conflicting opinions and limited consensus. Soft tissue lengthening of the hip adductors and flexors has traditionally been employed for younger patients, but population-based studies have shown decreased survivorship for this treatment when performed in isolation. Concerns with the identification of hip displacement in very young children are raised, noting that early reconstructive surgery has a high recurrence rate. This has prompted consideration of viable minimally invasive alternatives that may have better success rates in very young children with CP, or may at least delay the need for osteotomies. Recent reports have implicated the role of abnormal proximal femoral growth and secondary acetabular dysplasia as a primary cause of hip displacement, related to ambulatory status and abductor function. As such, guided growth of the proximal femur has emerged as a possible treatment that addresses this purported aetiology, with promising early results.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».