Practice patterns for the treatment of acute proximal hamstring ruptures
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Proximal ischial hamstring avulsion injuries are relatively uncommon. As such, the management of these injuries is often highly variable. Consensus agreement is lacking for the indications for repair, along with the operative technique, and post-operative rehabilitation. The purpose of this study was to survey surgeons who treat proximal hamstring avulsion injuries to identify current trends in the management of this injury. Methods: After IRB approval, a 46-question cross-sectional survey was distributed using a secure electronic survey portal. The survey sought to determine surgeon experience, diagnostic preferences, treatment patterns, surgical indications/technique, perceived patient outcomes, surgical complications, as well as post-operative management and rehab protocols. Surveys were completed electronically and anonymously, with invitations distributed to members of the American Orthopedic Society for Sports Medicine (AOSSM) and Arthroscopy Association of Canada (AAC). Results: A total of 108 surgeons who manage proximal hamstring injuries completed the survey. Most respondents (77%) treat one to five of these injuries per year. MRI was the preferred imaging modality to confirm diagnosis. Despite 98% of respondents indicating that there was a role for surgical management of proximal hamstring avulsions, operative treatment was reportedly undertaken in only 50% of cases seen by each respondent. The top three reported surgical indications were: number of tendons involved (most important factor = 42%, second most = 26%, third most = 13%), amount of tendon retraction (28%, 41%, 16%), and patient activity level (16%, 18%, 24%). Conclusion: Based on the practice patterns of the surgeons who completed the survey, there is continued disparity in the management of proximal hamstring avulsions. A lack of agreement exists with regards to surgical indications, operative technique, and post-operative protocols. Most striking is the rate of non-operative treatment and perceived rate of poor outcomes within this cohort. Future research should focus on objective evaluation of non-operative management, and additional variables involved in surgical treatment and post-operative rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».