The association between chondral lesions and patient-reported outcomes after meniscectomy: Data from the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Evidence and guidelines around the treatment of meniscal tears in patients with knee osteoarthritis (OA) are conflicting, and the impact of chondral damage on surgical outcomes is unclear. Objective Our objective was to evaluate patient-reported outcomes (PROs) following meniscectomy and to determine whether the extent of chondral damage is associated with worse outcomes. Methods We utilized data from the Osteoarthritis Initiative and selected participants with radiographic knee OA (Kellgren-Lawrence grades 2 and 3) and magnetic resonance imaging (MRI) available. We identified the MRI before meniscectomy and measured lesion area on sagittal intermediate-weighted fat-suppressed and axial reformatted Double Echo Steady State MRI. The primary analysis included knees with pain in the year preceding arthroscopic surgery (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC] Pain > 20) and femoral lesion area >2 cm 2 . Secondary analysis included all knees. Results The primary analysis included 66 participants. Average improvements in PROs 2 years postsurgery were 13.2, 7.6, and 12.1 for WOMAC Pain, WOMAC Function, and Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) Pain, respectively. WOMAC Pain improvements were 10.6 (95% confidence interval: 2.3, 18.9) in those with femoral lesion area 2 to 9 cm 2 and 15.1 (95% confidence interval: 8.1, 22.0) in those with femoral lesion area ≥9 cm 2 . Results were consistent in secondary analyses. Conclusions Participants with radiographic knee OA undergoing meniscectomy reported improvements in PROs. Total femoral lesion area varied considerably, but we did not find associations between lesion area and PROs. These preliminary findings suggest that meniscectomy outcomes do not vary by chondral lesion extent in patients with Kellgren-Lawrence grades 2 and 3 OA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».