Qualitative Magnetic Resonance Imaging Assessment of the Semimembranosus Tendon in Patients with Medial Meniscal Tears
Notice bibliographique
Résumé
Background: To determine if there is an association between semimembranosus tendinosis and medial meniscal tears using MRI. Methods: A retrospective review of knee 3T MRI scans was performed to determine the presence or absence of medial meniscal tears in patients with semimembranosus tendinosis. All studies were interpreted by two musculoskeletal radiologists. Univariate association for the presence of semimembranosus tendinosis and medial meniscal tears was performed with a Chi-square test followed by logistic regression modelling among statistically significant associations. Results: A total of 150 knee MRI scans were reviewed (age 32.8 ± 7.1 years; 70 females). Semimembranosus tendinosis was present in 66 knees (44%) in the patient population. Semimembranosus tendinosis was present in 81% of patients with meniscal tears versus 36% of patients without meniscal tears (p < 0.0001). This association remained statistically significant when adjusted for age and sex with an adjusted odds ratio of 7.0 (p < 0.0003). Models adjusted for the above covariates and containing the interaction term produced an adjusted odds ratio of 13.0 (p < 0.0001) in men, while in women this association was non-significant with an adjusted odds ratio of 2.0 (p = 0.42). Conclusions: Subjects with semimembranosus tendinosis were seven times more likely to have medial meniscal tears even when adjusting for sex and age. This could help guide the appropriate postmeniscal repair rehabilitation protocol.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».