EP5.18 Clinical Characteristics and CT Morphology Predict Earlier Onset of Femoroacetabular Impingement Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The onset of hip pain due to symptomatic femoroacetabular impingement (FAI) is highly variable, with some patients presenting in adolescence while others begin to experience pain in middle age. Factors driving the development of symptoms in FAI remain poorly understood. The purpose of the current study was to identify patient factors and CT hip morphology parameters associated with time of onset of FAI symptoms in a large, multicenter prospective study. Methods: This is a prospective, multicenter study of symptomatic FAI. Inclusion criteria were patients aged 14-45 treated with primary hip arthroscopy. Exclusion criteria was FAI with associated diseases or advanced osteoarthritis (Tonnis 2+). Age of symptom onset by patient self-report. Clinical characteristics and low-dose CT data was analyzed for associations using uni- and multi-variable analysis. Results were reported as unstandardized beta estimates (uβ). P-values ≤0.05 were significant. Kaplan-Meier (KM) estimates determined cumulative FAI symptom development by age. Results: The study cohort included 679 patients. Mean age was 24.9±7.8 years and 56% females. Mean age of symptom onset was 22.8±7.6 years. In univariate analysis, earlier onset of symptoms was noted in females (22.3 versus 23.5 years, p=0.02), BMI <30 kg/m2 (22.4 versus 24.9 years, p<0.001), sports participation (21.0 versus 25.7 years, p<0.001), alpha angles at 2:00 <63° (21.9 versus 24.0 years, p<0.001), coverage at 2:00 <55% (22.3 versus 24.4 years, p=0.01), and acetabular version <0° (21.4 versus 23.5 years, p<0.001). Multivariable predictors of earlier onset were sports participation (uβ: -4.194, p<0.001), lower acetabular version (uβ: 0.240, p<0.001), lower BMI (uβ: 0.264, p<0.001), less coverage at 2:00(uβ: 0.295, p<0.001), being female (uβ: 1.414, p=0.027), and smaller alpha angles at 2:00 (uβ: 0.056, p=0.041). KM analysis demonstrated cumulative prevalence of symptomatic FAI at the age of 15-, 20-, 25-, 30-, and 35-years of 17%, 47%, 64%, 79%, and 93%, respectively. Conclusion: A variety of factors predict earlier age of onset of FAI symptoms, with many factors potentially associated with more instability features (female sex, lower alpha angle, less acetabular coverage) than impingement features (less acetabular version). Further research is needed to better define the pathophysiology of FAI, including potential role of instability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».