Revision Surgery for Achilles Tendon Rupture: A Comprehensive Review of Treatment Options, Outcomes, and Complications and the Role of Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Achilles tendon ruptures in middle-aged individuals with systemic comorbidities represent a growing clinical challenge. Revision surgery, indicated in cases of tendon re-rupture, remains technically demanding and lacks standardized treatment protocols. This comprehensive review aimed to summarize current evidence regarding indications, outcomes, and complications associated with the most commonly employed revision techniques and explores the potential of artificial intelligence (AI) in improving management and outcomes. Materials and Methods: A literature review was performed in accordance with PRISMA guidelines. The PubMed, MEDLINE, and Cochrane Central databases were used to search keywords. We included articles (1) reporting indications, outcomes, and/or complications of revision surgery for Achilles tendon rupture; (2) reporting a minimum mean follow-up of >12 months; and (3) written in English. Six studies met the inclusion criteria, with a total of 3250 patients analyzed. A methodological quality assessment using the Modified Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale was performed, and all articles were found to be of high quality. Results: Surgical strategies were stratified based on defect size: <2 cm: end-to-end anastomosis; 2–5 cm: V-Y myotendinous lengthening, often combined with tendon transfer; and >5 cm: fascial turndown flaps, autografts (e.g., semitendinosus), or allografts. Tendon transfers showed satisfactory functional outcomes but varied in complication rates. Allografts offered reduced donor site morbidity. The use of AI and wearable sensors has demonstrated potential in preoperative planning, complication prediction, and real-time rehabilitation monitoring. Conclusions: Achilles tendon revision surgery requires a patient-specific, defect-oriented approach. Combined surgical techniques are often necessary for large or non-viable lesions. The integration of AI represents a promising advancement in enhancing surgical decision-making, optimizing rehabilitation, and improving long-term clinical outcomes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».