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Enregistrement W4415926715 · doi:10.1002/ksa.70177

Clinical effects of different remnant‐preserving versus standard nonpreserving techniques in anterior cruciate ligament reconstruction: A systematic review and meta‐analysis

2025· review· en· W4415926715 sur OpenAlexaboutno aff
Xuanbo Liu, Xiaoke Li, Dijun Li, Zijuan Fan, Zilu Ge, Jingwei Jiu, Ruoqi Li, Zaikai Zhuang, Songyan Li, Guangyuan Du, Ligan Jia, Yijia Ren, Jiao Jiao Li, Lei Yan, Bin Wang

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaRebecca L. Cooper Medical Research Foundation
Mots-clésAnterior cruciate ligamentOrthopedic surgeryAnterior Cruciate Ligament InjuriesAnterior cruciate ligament reconstructionMEDLINEOrthopedic Procedures

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), the clinical benefits and limitations of nonpreserving versus different remnant-preserving ACLR are not well defined. There is also a lack of systematic analysis of ACL remnant length. METHODS: Database searches were performed in PubMed, Embase, Web of Science and Cochrane CENTRAL from inception to 25 April 2025. Risk of bias was assessed using the Cochrane Collaboration's tool and the Newcastle-Ottawa scale (NOS) critical appraisal tools. Certainty of evidence was evaluated using the grading of recommendations assessment, development and evaluation (GRADE) framework. The reported outcomes used for analysis included stability-related indicators, functional scores, synovial coverage and complications. Subgroup analyses were performed across three remnant-preserving surgical approaches: Augmentation, tension and sparing. Meta-regression and network meta-analyses were performed to investigate whether improved outcomes were associated with remnant length. Sensitivity analysis was used to assess the robustness of the results. RESULTS: Our analysis included 36 articles. For stability, the remnant-preserving (R) group showed improved outcomes compared to the nonremnant (NR) group in the Lachman test (weighted mean difference [WMD] = 1.61, p = 0.0003), Side-to-side anterior laxity (SSD, WMD = -0.27, p = 0.03) and Pivot shift test (WMD = 1.34, p = 0.03), with the highest improvement observed in the Sparing subgroup. For functional scoring, the R group exhibited significantly higher Lysholm knee scoring scale scores (WMD = 1.52, p = 0.01), Tegner athletic ability evaluation score (WMD = 0.40, p < 0.00001), and International Knee Documentation Committee (IKDC) subjective scores (WMD = 1.00, p = 0.001), with the Tension subgroup showing the highest overall improvement. The R group also achieved better synovial coverage (odds ratio [OR] = 2.00, p = 0.0004) and lower failure (OR = 0.48, p = 0.002), particularly in the augmentation subgroup. Meta-regression indicated a correlation between increased graft length and reduced SSD (β = -1.33, p = 0.01), improved IKDC scores (β = 20.03, p = 0.01), and fewer complications (β = -2.61, p = 0.01). Network meta-analysis indicated a 75% remnant preservation ratio minimised SSD alongside enhanced functional scores. CONCLUSION: Remnant-preserving ACLR showed improvements in stability and synovial coverage. However, in terms of clinical outcomes, the improvement in functional recovery has not reached a significant level. Sparing exceled in improving stability, while augmentation effectively reduced failure and tension favoured function. Increasing remnant preservation length significantly improved stability and function concomitantly reducing complications. CLINICAL TRIALS: CRD42024550746. LEVEL OF EVIDENCE: Level 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,043
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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