All-Epiphyseal Versus Micheli-Kocher Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in Skeletally Immature Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early physeal-sparing anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) is considered the optimal treatment method in the skeletally immature population to preserve the integrity of the knee joint while reducing the risk of growth disturbances and angular deformities. Contemporary treatment algorithms recommend the use of all-epiphyseal (AE) or Micheli-Kocher (MK) ACLR techniques in patients with considerable growth remaining. Nevertheless, no research exists comparing the 2 techniques. Therefore, the purpose of this review is to comprehensively compare postoperative outcomes and complication profiles following AE and MK ACLR in skeletally immature patients. METHODS: A systematic search of Embase, Medline, and PubMed was conducted from inception to April 30, 2024. All studies reporting outcomes and/or complications following AE or MK ACLR were included. Screening and data abstraction were designed in accordance with PRISMA and R-AMSTAR guidelines. RESULTS: Twenty-nine studies with 1177 patients were included. AE ACLR and MK ACLR yielded similar results for rates of return to preinjury level of activity (91.8% and 93.4%, respectively), negative pivot-shift (93.9% and 95.2%, respectively) and Lachman test grades (93.9% and 90.8%, respectively), IKDC subjective scores (94.0 and 93.6, respectively), ROM flexion (144.1 degrees and 136.3 degrees, respectively) and hyperextension (2.5 degrees and 3.1 degrees, respectively). AE ACLR yielded a greater risk of growth disturbances, angular deformities, and graft failures (1.5%, 1.3%, and 10.6%, respectively) but a lower risk of contralateral ACL tears (4.2%) relative to MK ACLR (0.0%, 0.0%, 6.6%, and 6.6%, respectively). CONCLUSIONS: Both AE and MK ACLR yield promising rates of RTS, substantially limit anteroposterior laxity, surpass IKDC thresholds for substantial clinical benefit, and regain fully functional ROM to comparable levels, though they yield marginally different complication profiles. However, the majority of the included studies were moderate-quality or low-quality evidence with high statistical heterogeneity. Therefore, no statistical conclusions regarding the differences in complication profiles can be drawn. Future randomized controlled trials or large prospective cohort studies should compare the efficacy and complication profile of QT autograft AE ACLR relative to MK ACLR.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».