Effectiveness of the ponseti method in treating neurogenic clubfoot: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The outcomes of the Ponseti method in neurogenic clubfoot remain uncertain due to deformity rigidity and high relapse risk. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy and safety of Ponseti treatment in pediatric neurogenic clubfoot. Methods Following PRISMA 2020 guidelines, we searched PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, and Scopus through May 2025. Eligible studies reported Ponseti outcomes in pediatric neurogenic clubfoot. Two reviewers independently assessed study quality using the Newcastle–Ottawa Scale. Random-effects meta-analyses were performed using R software (version 4.5.1) with the meta package in RStudio. Heterogeneity was assessed using I 2 statistics, and publication bias was evaluated using funnel plots and Egger test. Results Thirteen studies comprising 214 patients with 336 feet and mean follow-up of 3.6 years [range 2.0–12.0] were analyzed. Initial correction was achieved in 90% of cases (95% CI 86–93%), while long-term success declined to 77% (95% CI 53–90%). Recurrence occurred in 52% (95% CI 37–66%), and complications in 28% (95% CI 13–50%). Mean cast number was 5.88, with Achilles tenotomy required in 87% (95%CI 70–95%). Subgroup analysis revealed excellent homogeneity in myelomeningocele patients (I 2 = 0%) with 87% success rate. Conclusions The Ponseti method demonstrates significant efficacy in neurogenic clubfoot management, achieving initial correction in approximately 90% of cases. However, the elevated recurrence rate of 52% necessitates structured long-term surveillance and timely interventions to maintain correction. Given inherent sensory impairments in this population, vigilant monitoring for cutaneous complications is essential. These findings support the Ponseti method as the preferred initial treatment approach for neurogenic clubfoot. Trial registration PROSPERO CRD420251060145.
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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 | 0,036 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».