Reparación primaria versus reparación y aumentación con cinta de polietileno de alto peso molecular en lesiones del LCA: resultados funcionales
Bibliographic record
Abstract
Introducción: el objetivo del trabajo es evaluar y comparar resultados funcionales en pacientes que fueron sometidos a una reparación primaria del LCA y aquellos en quienes se efectuó reparación asociada con aumentación con cinta de polietileno. Materiales y métodos: se realizó un estudio comparativo en el que se analizaron ochenta y siete pacientes intervenidos quirúrgicamente por lesión proximal del LCA entre 2017 y 2019. El grupo 1, con lesión Sherman I, fue tratado con reparación primaria (cincuenta y seis pacientes). En el grupo 2, con lesiones Sherman II, se efectuó reparación más aumentación (treinta y un pacientes). Se evaluaron el IKDC (Lysholm, Tegner, International Knee Documentation Committee), WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index), y KOOS (Knee Injury and Osteoarthritis Score), preoperatorio y a los seis, doce y veinticuatro meses postoperatorios. Se consideraron significativas aquellas pruebas con p <0.001 (IC 95%). Los análisis estadísticos fueron llevados a cabo en el software estadístico R (R Core Team, 2022). Resultados: el índice de falla fue de 10.4% y 7. 6% para los grupos 1 y 2, respectivamente, a los dos años del postoperatorio. Todos los scores mejoraron en el postoperatorio y fue estadísticamente significativa la diferencia con el preoperatorio a los seis y a los veinticuatro meses (p <0.001). El tipo de cirugía no tiene un efecto estadísticamente significativo en los scores clínicos.Conclusión: la reparación en una lesión proximal de LCA (Sherman I o II) es una buena alternativa quirúrgica que permite una mejoría rápida de los scores clínicos, buenos resultados y con bajo índice de complicaciones.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".