EP1.38 Labral debridement and labral repair in isolated labral pathology of the hip: do both work?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The arthroscopic treatment of femoroacetabular impingement (FAI) with bony resection and labral repair or debridement is effective. However, high rates of failure and conversion to THA are reported in the treatment of symptomatic labral tears with isolated arthroscopic debridement. Symptomatic isolated labral pathology occurs, often secondary to significant trauma. The efficacy of labral repair or debridement in this population is less clear. Methods: We retrospectively reviewed the outcome of labral repair and debridement in 102 patients undergoing hip arthroscopy between 2018-2021. Exclusion criteria included Cam resection and revision arthroscopy. Acetabular bony resection was not excluded as this can occur in labral repair. 30 cases of isolated labral pathology with labral repair and 28 cases with labral debridement were identified. Patient-reported outcome measures (PROMs) were analyzed. Results: Both groups were well-matched for age, sex, BMI and duration of follow-up. Average age at surgery for repair was 36 (range 20-55) and 33 for debridement (range 21-56). There were 27 females and 3 males in the repair group and 27 females and 1 male in the debridement group. Where recorded, average BMI at surgery was 26.9 (repair) and 26.6 (debridement). Average duration of follow-up was 21.1 months (range 1-43) for repair and 22.4 months (range 5-40) for debridement. Average pre-op iHOT-12 score was 32.8 for repair (range 1.27-77.8, n=24) and 28.5 (range 1.3-69.4, n=25) for debridement. At 3 months post-op, average iHOT-12 score was 53.8 (range 6.4-99.8, n=19) in the repair group and 58.2 (range 10.8-96.9, n=13) in the debridement group. At 12 months post-op, average iHOT-12 score was 57.8 (range 3.8-94.4, n=10) with repair and 63.3 (range 15-98, n=13) with debridement. Conclusion: Labral repair and labral debridement are effective treatments for isolated labral pathology in the short to medium-term. At 3 and 12 months, a greater improvement in i-HOT-12 score was observed with labral debridement.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».