The MEniscal TeaR Outcome (METRO) study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The aim of this study was to describe the baseline characteristics of patients with a meniscal tear and explore associations with 12-month outcomes. Methods: This prospective, national multicentre cohort study recruited patients aged 18 to 55 years presenting to secondary care with MRI-confirmed meniscal tears. All tear types and mechanisms of injury were included. Osteoarthritis severity was assessed using the Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging Score (WORMS). Outcomes at 12 months were measured using the Western Ontario Meniscal Evaluation Tool (WOMET) and the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS4). Multivariable regression analysis assessed associations between 17 baseline factors (including age, tear type, mechanical symptoms, arthritis severity, and undergoing surgery) and 12-month outcomes. A total of 201 patients were recruited across eight sites, with a mean age of 43.2 years (SD 9.7). Results: WORMS analysis indicated no or early-stage osteoarthritis. Stepwise logistic regression showed that higher baseline WOMET and KOOS4 scores, as well as undergoing surgery, were significantly associated with improved 12-month outcomes (p < 0.001). Surgery led to a mean 18-point improvement in both WOMET and KOOS4 scores (out of 100). Mechanical symptoms were not significantly associated with outcomes (p > 0.05). Post hoc analysis revealed that patients who underwent surgery were significantly younger (p = 0.011), with no other baseline differences between groups. Conclusion: In patients with MRI-confirmed meniscal tears, surgical intervention and higher baseline outcome scores were associated with significantly better 12-month patient-reported outcomes. Mechanical symptoms did not predict outcome, suggesting that they should not be exclusively used to guide treatment decisions. Further exploration of these findings is required through randomized trials using similar inclusion criteria to this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».