MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414287495 · doi:10.3390/medicina61091684

Revision Surgery for Achilles Tendon Rupture: A Comprehensive Review of Treatment Options, Outcomes, and Complications and the Role of Artificial Intelligence

2025· review· en· W4414287495 sur OpenAlexaboutno aff
Elena Delmastro, Stefano Colace, Umile Giuseppe Longo, Pieter D’Hooghe, Alberto Marangon, Olimpio Galasso, Giorgio Gasparini, Michele Mercurio

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAchilles tendonComplicationTendonAchilles tendon ruptureQuality of life (healthcare)Rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicinaMême sujetTendon Structure and TreatmentTravaux en français237 207