Multiligament knee injury (MLKI): an expert consensus statement on nomenclature, diagnosis, treatment and rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Multiligament knee injuries (MLKIs) represent a broad spectrum of pathology with potentially devastating consequences. Currently, disagreement in the terminology, diagnosis and treatment of these injuries limits clinical care and research. This study aimed to develop consensus on the nomenclature, diagnosis, treatment and rehabilitation strategies for patients with MLKI, while identifying important research priorities for further study. An international consensus process was conducted using validated Delphi methodology in line with British Journal of Sports Medicine guidelines. A multidisciplinary panel of 39 members from 14 countries, completed 3 rounds of online surveys exploring aspects of nomenclature, diagnosis, treatment, rehabilitation and future research priorities. Levels of agreement (LoA) with each statement were rated anonymously on a 5-point Likert scale, with experts encouraged to suggest modifications or additional statements. LoA for consensus in the final round were defined ‘a priori’ if >75% of respondents agreed and fewer than 10% disagreed, and dissenting viewpoints were recorded and discussed. After three Delphi rounds, 50 items (92.6%) reached consensus. Key statements that reached consensus within nomenclature included a clear definition for MLKI (LoA 97.4%) and the need for an updated MLKI classification system that classifies injury mechanism, extent of non-ligamentous structures injured and the presence or absence of dislocation. Within diagnosis, consensus was reached that there should be a low threshold for assessment with CT angiography for MLKI within a high-energy context and for certain injury patterns including bicruciate and PLC injuries (LoA 89.7%). The value of stress radiography or intraoperative fluoroscopy also reached consensus (LoA 89.7%). Within treatment, it was generally agreed that existing literature generally favours operative management of MLKI, particularly for young patients (LoA 100%), and that single-stage surgery should be performed whenever possible (LoA 92.3%). This consensus statement will facilitate clinical communication in MLKI, the care of these patients and future research within MLKI.
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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 | 0,169 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».