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Enregistrement W4408965272 · doi:10.1093/jhps/hnaf011.162

EP1.52 Clinical and Radiographic Predictors of Labral and Cartilage Damage in Femoroacetabular Impingement: A multicenter prospective study

2025· article· en· W4408965272 sur OpenAlexaff
Kyle P. O’Connor, George Grammatopoulos, Aaron J. Krych, Robert W. Westermann, Christopher M. Larson, John C. Clohisy

Notice bibliographique

RevueJournal of Hip Preservation Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFemoroacetabular impingementRadiographyProspective cohort studyCartilageMulticenter studyRadiologyOrthodonticsInternal medicineAnatomyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Femoroacetabular impingement commonly causes labral and cartilage damage. Understanding what clinical and CT-morphological factors are associated with increased labral and acetabular cartilage damage may give insight into the FAI pathophysiology. The present study aims to identify factors associated with labral and cartilage damage. Method: This is a prospective, multicenter cohort of patients undergoing primary arthroscopy for treatment of symptomatic FAI. Enrollment was between 2020 and 2022. The current study investigated predictive factors of advanced labral damage (detachment or full-thickness tear length >4cm) and advanced acetabular cartilage damage (delamination or full-thickness defect ≥200mm2). Finally, we performed external validation for the previously reported RAPID score that predicts high-grade cartilage injury. Results: There were 647 patients in the cohort. For labral injuries, there were 384/647 (59.4%) detachments and 154/647 (23.8%) full-thickness defects, with labral tears ≥4cm was present in 100/558 (17.9%) hips. Older age (OR:1.04, p=0.002), males (OR:1.83,p=0.005), and larger alpha angles at 2:00 (OR:1.02,p=0.04) were associated with full-thickness labral injuries. Older age (OR:1.06,p<0.001) and larger alpha angles at 2:00 (OR:1.03,p=0.01) were associated with tears ≥4cm. 258/679 (38.0%) patients had delamination or full-thickness cartilage defects. Older age (OR:1.09,p<0.001), males (OR:1.91 p=0.003), decreased IRF (OR:0.95,p<0.001), higher femoral version (OR:1.02,p=0.04), and larger alpha angles at 1:30 (OR:1.06,p<0.001) were associated with delamination or defect cartilage injuries. Advanced acetabular cartilage damage ≥200mm2 was present in 109/679 (16.8%) hips and was associated with larger alpha angles at 2:00 (OR:1.07,p<0.001), decreased IRF (OR:0.95,p<0.001), and males (OR:2.52,p=0.002), and age (OR:1.05,p=0.002). For RAPID score external validation, we used our data for their model (sex, Tonnis OA Grade, radiographic alpha angle) and found an AUC of 0.685. With an adjusted model using CT alpha angles, AUC improved to 0.703. Our final model improved the AUC to 0.809 and included age, sex, IRF, femoral version, and CT alpha angles. Conclusion: FAI commonly has associated labral and cartilage injuries. The current study found multiple predictive factors for advanced labral and cartilage injuries as well as for larger lesions. A model including age, sex, IRF, femoral version, and CT alpha angles appears to best predict acetabular cartilage damage. Further research should investigate how these affect outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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