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Enregistrement W4414554367 · doi:10.1186/s10195-025-00881-8

Application of internal brace ligament augmentation technique in knee ligament injury: a systematic review

2025· review· en· W4414554367 sur OpenAlexaboutno aff
Peiyuan Tang, Xiang Tan, Ting Wen, Jun Zhang, Yusheng Li, Kai Zhang, Wenfeng Xiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics and Traumatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaXiangya Hospital, Central South UniversityNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNatural Science Foundation for Distinguished Young Scholars of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBraceOrthopedic surgerySports medicineLigamentRheumatologyKnee Joint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are common and can lead to significant knee instability and an increased risk of long-term cartilage damage. Given the emerging role of internal brace ligament augmentation (IBLA) in treating these injuries, this systematic review aimed to evaluate the collective evidence on the safety and effectiveness of IBLA in patients with anterior cruciate ligament injury. METHODS: We systematically searched the PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases until July 2025. The literature was screened according to the inclusion and exclusion criteria, and data were extracted. The extracted key data included the International Knee Documentation Committee score (IKDC), Tegner score, Lysholm score, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index score (WOMAC), Marx Activity Scale, visual analogue scale (VAS), and the Veterans RAND 12-Item Health Survey (VR-12). The quality of nonrandomized trials was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: Systematic screening identified 11 studies (n = 676 patients) for analysis. Patient-reported outcomes demonstrated significant improvements post-intervention. Meta-analyses demonstrated statistically significant increases in KOOS (MD = 36.86, 95% CI: 32.51-41.20, p < 0.01), VR-12 (MD = 16.62, 95% CI:14.75-18.49, p < 0.01), and decreases in visual analog scale (VAS) (MD = -2.82, 95% CI: -3.40 to -2.25, p < 0.01). Lysholm (postoperative 89-94) and IKDC scores (postoperative 85-91) approached or exceeded pre-injury levels. Tegner scores remained stable near pre-injury levels (5.33-6.4). Marx activity scores showed a significant decrease (MD = -3.84, 95% CI: -6.19 to -1.49, p < 0.01), potentially indicating postoperative activity adaptation. Study heterogeneity was noted. All included studies demonstrated mild to high quality. CONCLUSIONS: IBLA appears to be a promising technique for improving functionality, stability, and pain management in anterior cruciate ligament injury. However, the current evidence is significantly constrained by small sample sizes, a predominance of low-quality studies, and a lack of long-term comparative data. Therefore, further rigorous, high-quality research is required to definitively establish the safety and long-term effectiveness of IBLA. LEVEL OF EVIDENCE: III.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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