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Enregistrement W4412591883 · doi:10.1177/23259671251357513

Postoperative Rehabilitation Protocol After Isolated Meniscal Repair: A Systematic Review

2025· review· en· W4412591883 sur OpenAlexaff
Marc Daniel Bouchard, Matthew Macciacchera, J. Raymond Gilbert, Darius L. Lameire, Jihad Abouali

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationSystematic reviewMEDLINEMeniscusProtocol (science)Physical therapyTearsSurgeryEvidence-based medicinePhysical medicine and rehabilitationIncidence (geometry)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The meniscus plays a critical role in knee stability and load distribution, with meniscal tears often resulting from trauma or degeneration. Rehabilitation protocols after meniscal repair lack standardization, particularly regarding weightbearing restrictions and their effect on outcomes. Hypothesis/Purpose: This systematic review hypothesizes that accelerated weightbearing protocols after isolated meniscal repair would lead to improved patient-reported outcomes and comparable failure rates relative to restricted rehabilitation protocols. The purpose was to evaluate the influence of different postoperative rehabilitation strategies on failure rates and functional outcomes after isolated meniscal repair. Study Design: Systematic review; Level of evidence, 4. Methods: Comprehensive searches of Embase, OVID Medline, and Emcare databases were conducted through November 2024. Studies were included if they reported on adult patients undergoing arthroscopic repair for isolated meniscal tears, described postoperative rehabilitation protocols, and had ≥10 months of follow-up. The primary outcome was repair failure (retears, revision surgery, or persistent symptoms). Secondary outcomes included patient-reported outcome measures (PROMs) and postoperative complications. Descriptive statistics summarized findings, with discrepancies resolved by a third investigator. Results: Ten studies (n = 313 patients) met the inclusion criteria. Most tears were medial (62%-93%) and primarily vertical or longitudinal, located in vascular zones. Rehabilitation protocols included accelerated/immediate weightbearing as tolerated (WBAT) (n = 7 studies), restricted weightbearing (n = 5 studies), and modified progressive programs (n = 1 study). Failure rates were 24.1% (accelerated WBAT), 28.3% (restricted), and 4.3% (modified progressive). PROMs (Lysholm and Tegner scores) were generally higher in accelerated WBAT protocols, with scores exceeding 85 and 7.2, respectively. Modified progressive rehabilitation yielded the lowest failure rate (4.3%) and favorable PROMs in the 1 study that utilized this method. Conclusion: The relationship between meniscal tear characteristics, repair techniques, and postoperative rehabilitation protocols plays a pivotal role in determining outcomes after isolated meniscal repair. Accelerated rehabilitation protocols may offer benefits such as faster recovery and improved patient satisfaction; nonetheless, they must be balanced against the increased risk of repair failure, particularly in complex tear patterns. Individualized rehabilitation protocols, accounting for tear characteristics, patient health, and surgical techniques, may optimize 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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