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Enregistrement W4417483051 · doi:10.1155/cro/5554169

A Novel Approach to Femoral Cartilage Repair: Episealer Twin Implantation Case Report

2025· article· en· W4417483051 sur OpenAlexaff
Ivan Wong

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Orthopedics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFEMORAL CONDYLELesionCondyleCartilagePatient satisfactionBridging (networking)Knee pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Episealer metal implants have recently been gaining attention, offering treatment for focal chondral and osteochondral lesions, particularly in the knee joint. These patient-specific implants are precisely made using a detailed MRI analysis of the lesions, bridging a critical gap in the treatment of younger patients with challenging degenerative lesions. This innovative approach provides safe, predictable, and effective measures to preserve the function of the knee joint and maintain its native structure. In this case report, we describe the surgical outcomes of an Episealer femoral twin implantation, focusing on treating a lesion spanning the lateral condyle and trochlear region of the femur. This was performed on a 44-year-old patient complaining of an 8-month history of knee pain after a nontraumatic injury. The patient was found to have a Grade 4 osteochondral lesion on the lateral femoral condyle and elected to receive the Episealer twin metal implant. Postoperative measurements showed an improvement in the range of movement and strength. The patient also reported improvement in pain, knee functionality, and overall quality of life. In conclusion, detailed MRI analysis made it possible to design patient-specific implants, effectively addressing the gap in the treatment of younger patients with focal degenerative lesions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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