Pie‐crusting the medial collateral ligament is a safe and effective technique for improving visualisation and access in arthroscopic meniscal surgery: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the safety, effectiveness, and postoperative outcomes of medial collateral ligament (MCL) pie-crusting (PC) in arthroscopic meniscus surgery. METHODS: This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Three databases (PubMed, EMBASE and MEDLINE) were searched from inception to 21 January 2025, for studies evaluating the use of MCL PC during arthroscopic meniscus or anterior cruciate ligament (ACL) surgery. Data on patient demographics, medial joint space measurements, postoperative instability, patient reported outcome measures (PROMs), and complications were extracted. RESULTS: Fifteen studies comprising 1009 patients were included, with 723 undergoing PC. PC significantly increased medial joint space width by a mean of 5.7 mm intraoperatively (p < 0.05), with no residual laxity reported at mean final follow-up of 16.5 months. The most common complications of PC were transient medial knee pain (12.7%) and ecchymosis (12.9%). There were five reports of saphenous nerve irritation (0.8%), all resolved by final follow-up of 31.6 months. In contrast, iatrogenic chondral injury was reported in 9.0% of patients undergoing meniscal repair without PC. CONCLUSION: MCL PC is a safe and effective technique to improve visualisation and outcomes in arthroscopic meniscus surgery. It is associated with improved joint access and low complication rates without long-term instability. While current evidence supports its use, further high-quality, long-term comparative studies are needed to validate its safety and efficacy, as this study primarily used retrospective data without long-term follow-up. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».