Uraz więzadła krzyżowego przedniego
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Urazy więzadła krzyżowego przedniego (ACL) stanowią istotne wyzwanie kliniczne ze względu na wpływ na funkcję i jakość życia pacjentów. Kluczowymi fizycznymi czynnikami prognostycznymi są m.in. przedoperacyjny deficyt siły mięśnia czworogłowego uda ≥20%, ograniczenia zakresu ruchu kolana (zwłaszcza zgięcia), palenie tytoniu, współistniejące uszkodzenia łąkotki oraz wiotkość ACL lub kolana. Do predyktorów korzystnego wyniku zalicza się płeć męską, wiek <30 lat, prawidłowy BMI oraz zastosowanie autoprzeszczepu ze ścięgien mięśni grupy kulszowo-goleniowej. Czynniki takie jak czas od urazu do operacji, rodzaj przeszczepu czy współistniejące urazy wykazują wzajemne powiązania i wpływają na funkcjonalny wynik po rekonstrukcji ACL. Psychologiczna gotowość do powrotu do sportu, oceniana skalą ACL-RSI, poprawia się od średniej 44,4 przed operacją do 61,5 w 3-6 miesiącu i 70,7 w 2-5 lat po rekonstrukcji, przy czym płeć żeńska, starszy wiek i dłuższy czas do operacji mogą negatywnie wpływać na wyniki w okresie 12-24 miesięcy.

Prognostyczne czynniki fizyczne w uszkodzeniach ACL

Urazy więzadła krzyżowego przedniego (ACL) są częstym powikłaniem układu mięśniowo-szkieletowego i mogą prowadzić do znacznego obniżenia funkcji oraz jakości życia pacjentów. Wiedza na temat fizycznych czynników prognostycznych, takich jak siła mięśnia czworogłowego uda, ma kluczowe znaczenie dla ukierunkowania rehabilitacji i może istotnie wpływać na wynik po rekonstrukcji ACL12.

W kontekście uszkodzeń ACL, czynniki prognostyczne fizyczne definiuje się jako czynniki o charakterze fizycznym, obejmujące zarówno elementy modyfikowalne (np. siła mięśnia czworogłowego uda) jak i niemodyfikowalne (np. wiek). Oba rodzaje czynników mają fizyczny wpływ na organizm i mogą determinować rezultat leczenia34.

Czynniki związane z gorszym rokowaniem

Na podstawie badań zidentyfikowano szereg czynników, które są związane z gorszym rokowaniem po rekonstrukcji ACL. Należą do nich:35

  • Palenie tytoniu
  • Przedoperacyjny deficyt siły mięśnia czworogłowego uda o 20% lub więcej
  • Ograniczenia zakresu ruchu kolana przed operacją (szczególnie zgięcia)
  • Zwiększony poziom bólu
  • Wiotkość ACL lub kolana
  • Współistniejące uszkodzenie łąkotki

5

Predyktory pozytywnego rokowania

Z kolei do predyktorów pomyślnego wyniku zalicza się:65

  • Płeć męska
  • Wiek poniżej 30 lat
  • Prawidłowy wskaźnik masy ciała (BMI)
  • Zastosowanie autoprzeszczepu ze ścięgien mięśni grupy kulszowo-goleniowej

56

Wieloczynnikowe podejście do rokowania

Badania wskazują, że czynniki takie jak czas pomiędzy urazem a rekonstrukcją, czas od rekonstrukcji, wiek, płeć, ból, rodzaj przeszczepu i współistniejące urazy nie są niezależnymi predyktorami, ale wzajemnie powiązanymi czynnikami wpływającymi na funkcjonalny wynik po rekonstrukcji ACL78.

Znajomość tych czynników, ich wartości prognostycznej oraz interakcji między nimi jest istotna dla opartej na funkcji i ukierunkowanej na deficyty oceny oraz zarządzania rehabilitacją i strategiami powrotu do sportu. Wieloczynnikowa analiza pozwala lepiej przewidzieć indywidualne wartości i przebieg zdolności funkcjonalnych po rekonstrukcji ACL8.

Gotowość psychologiczna jako element prognostyczny

Gotowość psychologiczna jest ważnym aspektem dla sportowców i klinicystów przy podejmowaniu decyzji o powrocie do sportu po rekonstrukcji ACL. Badania wykazały, że wyniki w skali ACL-RSI (Anterior Cruciate Ligament-Return to Sport after Injury scale) były wyższe w okresie 3-6 miesięcy po rekonstrukcji (średnia=61,5) w porównaniu do okresu przedoperacyjnego (średnia=44,4), następnie pozostawały względnie stabilne, osiągając najwyższy poziom 2-5 lat po rekonstrukcji (średnia=70,7)9.

Dłuższy czas od urazu do operacji, płeć żeńska i starszy wiek mogą być negatywnie związane z wynikami ACL-RSI w okresie 12-24 miesięcy po rekonstrukcji ACL910.

Analiza biomechaniczna i kinematyczna w prognozowaniu

Wskaźniki biomechaniczne mogą być istotnym elementem prognozowania ryzyka uszkodzenia ACL. Badania wykazały, że kobiety wykazują większe odwiedzenie kolana w momencie początkowego kontaktu z podłożem oraz mniejsze szczytowe zgięcie kolana podczas fazy podporowej w zmianie kierunku ruchu, co jest wizualną charakterystyką bezkontaktowego uszkodzenia ACL11.

Ponadto, zmienne siła-czas zebrane z testów pionowego skoku pozwoliły zidentyfikować sportowców, którzy później doznali urazu ACL, co wskazuje na możliwość wykorzystania analizy kinematycznej jako narzędzia prognostycznego12.

Data-Driven Prognosis: algorytmy oparte na danych

Proponowany algorytm Data-Driven Prognosis (DDP) ułatwia hierarchiczne przetwarzanie dużych zbiorów danych i może oceniać stan powrotu do zdrowia po rekonstrukcji ACL na podstawie danych zebranych podczas wchodzenia i schodzenia ze schodów. Algorytm DDP identyfikuje nieskuteczny ruch koślawiący kolana i rotację kolana jako główne trudności doświadczane przez część populacji po rekonstrukcji ACL13.

Algorytm DDP eliminuje potrzebę testowania a priori offline lub treningu w celu wyodrębnienia statystyk przejściowych systemu. Zamiast próbować rozwinąć zdolność przewidywania reakcji systemu w ogólnych warunkach, wykorzystuje tylko dostępne online dane i krótkoterminową pamięć do opracowania prognostykatora specjalizującego się w bieżącej sytuacji14.

Zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w prognozowaniu

Postęp w agregacji danych i algorytmach głębokiego uczenia sprawił, że sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zaczynają rewolucjonizować medycynę, w tym ortopedię. W zarządzaniu uszkodzeniami ACL, AI i ML mogą odgrywać rolę w poprawie diagnostyki, dokładnym przewidywaniu osób zagrożonych uszkodzeniem ACL lub ponownym uszkodzeniem, identyfikacji złożonych punktów anatomicznych podczas operacji oraz optymalizacji kontroli bólu i protokołów rehabilitacji pooperacyjnej15.

Modele prognozowania ryzyka rewizji

Modele uczenia maszynowego zaprojektowane do przewidywania ryzyka rewizji lub wtórnego urazu kolana wykazują zmienną skuteczność dyskryminacyjną, gdy są oceniane za pomocą metryk AUC lub zgodności. Istnieje również zmienna kalibracja, przy czym kilka modeli wykazuje oznaki nieprawidłowej kalibracji w dwu- lub pięcioletnim okresie obserwacji16.

Jednym z kluczowych ograniczeń w tym obszarze jest brak zewnętrznej walidacji istniejących modeli, co ogranicza ich możliwość uogólnienia. Przyszłe wysiłki powinny koncentrować się na walidacji obecnych modeli oraz rozwijaniu i integracji wielomodalnych sieci neuronowych w celu poprawy dokładności i niezawodności predykcji16.

Kalkulator ryzyka rewizji

Analiza uczenia maszynowego krajowego rejestru więzadeł kolana może przewidzieć ryzyko rewizji rekonstrukcji ACL z umiarkowaną dokładnością. Opracowano kalkulator kliniczny, który może oszacować ryzyko rewizji ACL (Revision Risk Calculator). Kalkulator ten może określić ryzyko na poziomie specyficznym dla pacjenta, z wiarygodnym zakresem od prawie 0% dla pacjentów niskiego ryzyka do 20% dla pacjentów wysokiego ryzyka w ciągu 5 lat17.

Model Coxa Lasso zidentyfikował tylko 5 zmiennych niezbędnych do przewidywania wyniku. Wszystkie te zmienne zostały wcześniej zidentyfikowane jako związane ze zwiększonym ryzykiem rewizji rekonstrukcji ACL18.

Dla lekarza wprowadzenie łatwego w użyciu kalkulatora może kierować rozmową dotyczącą opcji chirurgicznych i realistycznych celów wynikowych specyficznych dla pacjenta18.

Podsumowanie i perspektywy

Analiza uczenia maszynowego krajowego rejestru więzadła kolana może przewidzieć ryzyko rewizji rekonstrukcji ACL z umiarkowaną dokładnością. Wspiera to stworzenie kalkulatora do użytku klinicznego dla stratyfikacji ryzyka w punkcie opieki w oparciu o wprowadzenie zaledwie 5 zmiennych. Podobna analiza wykorzystująca większe lub bardziej kompleksowe dane może poprawić dokładność przewidywania ryzyka, a przyszłe badania uwzględniające pacjentów, którzy doświadczyli niepowodzenia rekonstrukcji ACL, ale nie przeszli późniejszej rewizji, mogą lepiej przewidzieć rzeczywiste ryzyko niepowodzenia rekonstrukcji ACL19.

Wykładniczy wzrost liczby badań nad narzędziami opartymi na AI, mającymi zastosowanie w zarządzaniu uszkodzeniami ACL, zapowiada znaczący przyszły wpływ w zastosowaniu klinicznym, z rosnącą uwagą ze strony chirurgów ortopedów20.

Wieloczynnikowa analiza prognostyczna, uwzględniająca zarówno czynniki modyfikowalne jak i niemodyfikowalne, może znacząco poprawić indywidualizację procesu leczenia i rehabilitacji pacjentów po rekonstrukcji ACL65.

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

  1. 10.04.2026
  2. www.leksykon.com.pl

Materiały źródłowe

  • #1 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7170562/
    Injuries of the anterior cruciate ligament (ACL) are a common musculoskeletal complication and can cause significant reduction in patient function and quality of life. […] Knowledge of physical prognostic factors, such as quadriceps strength, is crucial to inform rehabilitation and has important implications for outcome following ACL reconstruction. […] Physical prognostic factors of interest will reflect a range of domains and may be modifiable/non-modifiable. […] Successful outcome, or research focusing on outcome, is not well defined within the literature, with multiple definitions suggested. […] Following ACL reconstruction or revision, outcome measures recommended for the evaluation of outcome vary and include both patient-reported outcome measures and performance-based outcome measures.
  • #2 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review | BMJ Open
    https://bmjopen.bmj.com/content/10/3/e033429
    Injuries of the anterior cruciate ligament (ACL) are a common musculoskeletal complication and can cause significant reduction in patient function and quality of life. […] Knowledge of physical prognostic factors, such as quadriceps strength, is crucial to inform rehabilitation and has important implications for outcome following ACL reconstruction. […] Therefore, the aim of this systematic review is to establish physical prognostic factors predictive of outcome in adults following ACL reconstruction. […] Successful outcome, or research focusing on outcome, is not well defined within the literature, with multiple definitions suggested. […] Following ACL reconstruction or revision, outcome measures recommended for the evaluation of outcome vary and include both patient-reported outcome measures and performance-based outcome measures.
  • #3 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7170562/
    Several studies have suggested that numerous physical prognostic factors can impact and predict the outcome following ACL reconstruction. […] In the context of this review, we define physical prognostic factors as being physical in nature, including both modifiable factors, for example, quadriceps strength, and non-modifiable factors, for example, age, recognising that both can have a physical effect and influence outcome. […] Few systematic reviews have investigated factors predicting successful outcome after ACL reconstruction, where successful outcome could be quantified using the performance-based outcome measures such as return to sport or return to a previous level of activity, or improvement in the patient-reported outcome measure scores. […] From these reviews, multiple factors have been identified which are associated with poorer outcome, such as being a smoker, preoperative quadriceps strength deficit of 20% or more, preoperative knee range of motion limitations, increased pain, ACL or knee laxity and concomitant meniscal injury.
  • #4 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review | BMJ Open
    https://bmjopen.bmj.com/content/10/3/e033429
    As highlighted, it is common that a long-term goal is to allow individuals to return to their prior levels of activity. […] However, events such as an ACL reconstruction can also have a significant impact on the personal life of the individual, with prolonged periods of rehabilitation often required. […] Several studies have suggested that numerous physical prognostic factors can impact and predict the outcome following ACL reconstruction. […] In the context of this review, we define physical prognostic factors as being physical in nature, including both modifiable factors, for example, quadriceps strength, and non-modifiable factors, for example, age, recognising that both can have a physical effect and influence outcome. […] Few systematic reviews have investigated factors predicting successful outcome after ACL reconstruction, where successful outcome could be quantified using the performance-based outcome measures such as return to sport or return to a previous level of activity, or improvement in the patient-reported outcome measure scores.
  • #5 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review | BMJ Open
    https://bmjopen.bmj.com/content/10/3/e033429
    From these reviews, multiple factors have been identified which are associated with poorer outcome, such as being a smoker, preoperative quadriceps strength deficit of 20% or more, preoperative knee range of motion limitations (flexion), increased pain, ACL or knee laxity and concomitant meniscal injury. […] Predictors of successful outcome include male patients aged 30 years with normal body mass index (BMI) and the use of hamstring tendon autografts. […] These highlighted studies emphasise that there are numerous and wide-ranging potential physical prognostic factors that may predict outcomes following ACL reconstruction and that they can be grouped into either modifiable (eg, quadriceps strength) or non-modifiable factors (eg, age). […] The outcome of this work will be a summary of the evidence of physical prognostic factors predicting outcome following ACL reconstruction, which will include both modifiable and non-modifiable factors and their implications on recovery.
  • #6 Physical prognostic factors predicting outcome following anterior cruciate ligament reconstruction: protocol for a systematic review
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7170562/
    Predictors of successful outcome include male patients aged 30 years with normal body mass index (BMI) and the use of hamstring tendon autografts. […] These highlighted studies emphasise that there are numerous and wide-ranging potential physical prognostic factors that may predict outcomes following ACL reconstruction and that they can be grouped into either modifiable or non-modifiable factors. […] The outcome of this work will be a summary of the evidence of physical prognostic factors predicting outcome following ACL reconstruction, which will include both modifiable and non-modifiable factors and their implications on recovery.
  • #7 Functional outcomes after anterior cruciate ligament reconstruction: unravelling the role of time between injury and surgery, time since reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries | BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitat
    https://bmcsportsscimedrehabil.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13102-023-00663-x
    Numerous individual, temporal, injury- and surgery-specific factors impact the functional capacity during rehabilitation, return to sports (RTS), and re-injury prevention after an anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. […] This multicentre cohort study evaluated the isolated and interactive contributions of time between injury and surgery, time since reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries as to inertial sensor-assessed motor function after ACL reconstructions in multiple linear mixed model regressions. […] Several predictors such as time between injury and reconstruction, time since reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries contribute to the individual courses of functional abilities of the reconstructed side after ACL reconstruction.
  • #8 Functional outcomes after anterior cruciate ligament reconstruction: unravelling the role of time between injury and surgery, time since reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries | BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitat
    https://bmcsportsscimedrehabil.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13102-023-00663-x
    Time since reconstruction, time between injury and reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries are not independent but nested interrelating predictors of functional outcomes after anterior cruciate ligament reconstruction. […] It might not be enough to assess them isolated; the knowledge on their interactive contribution to motor function is helpful for the management of the reconstruction and individualized return to sports strategies. […] Function after anatomic ACL reconstruction is influenced by several interacting factors. […] We found that many contributors interactively impact on different functional abilities during the RTS-process after ACL reconstruction. […] Knowing these contributors, their contributive value (estimate), and their interaction is helpful for the function-based and deficit-oriented rating and management of rehabilitation and RTS strategies. […] Numerous factors such as time between injury and reconstruction, time since reconstruction, age, gender, pain, graft type, and concomitant injuries are predictive for the individual values and courses of functional abilities after ACL reconstruction.
  • #9 Anterior Cruciate Ligament Return to Sport after Injury Scale (ACL-RSI) Scores over Time After Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Systematic Review with Meta-analysis | Sports Medicine – Open | Full Text
    https://sportsmedicine-open.springeropen.com/articles/10.1186/s40798-024-00712-w
    Psychological readiness is an important consideration for athletes and clinicians when making return to sport decisions following anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). […] To investigate psychological readiness (measured via the Anterior Cruciate Ligament-Return to Sport after Injury scale (ACL-RSI)) over time after ACL tear and understand if time between injury and surgery, age, and sex are associated with ACL-RSI scores. […] Overall, ACL-RSI scores were higher at 3 to 6 months post-ACLR (mean=61.5 [95% confidence interval (CI) 58.6, 64.4], I2=94%) compared to pre-ACLR (mean=44.4 [95% CI 38.2, 50.7], I2=98%), remained relatively stable, until they reached the highest point 2 to 5 years after ACLR (mean=70.7 [95% CI 63.0, 78.5], I2=98%). […] Psychological readiness to return to sport appears to improve early after ACL injury, with little subsequent improvement until 2-years after ACLR. Longer time from injury to surgery, female sex and older age might be negatively related to ACL-RSI scores 12-24 months after ACLR.
  • #10 Anterior Cruciate Ligament Return to Sport after Injury Scale (ACL-RSI) Scores over Time After Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Systematic Review with Meta-analysis | Sports Medicine – Open | Full Text
    https://sportsmedicine-open.springeropen.com/articles/10.1186/s40798-024-00712-w
    Age, sex, and time from injury to surgery (i.e., treatment approach) appear prognostic for early ACL-RSI scores, but their prognostic ability diminishes for later ACL-RSI scores. […] The pooled ACL-RSI scores across all studies were higher at 3 to 6 months post-ACLR (pooled mean=61.5 [95% CI 58.6, 64.4]) compared to pre-ACLR (pooled mean=44.4 [95% CI 38.2, 50.7]). […] There is weak evidence that ACL-RSI scores improved from pre-ACLR to 3 to 6-months post-ACLR, but then remained constant until 2 to 5-years post ACLR, where they were the highest (~70/100). […] Older age, female sex and longer time from injury to surgery (days) may be associated with lower ACL-RSI scores 1 to 2 years after ACLR.
  • #11 Differences in Biomechanical Determinants of ACL Injury Risk in Change of Direction Tasks Between Males and Females: A Systematic Review and Meta-Analysis | Sports Medicine – Open | Full Text
    https://sportsmedicine-open.springeropen.com/articles/10.1186/s40798-024-00701-z
    No differences were observed in KJLs between males and females despite females displaying greater knee abduction at IC and less peak knee flexion during the stance phase of CODs, which are visual characteristics of non-contact ACL injury. […] This observation may in part explain the disproportionate ACL injury incidence in female multidirectional athletes. […] Further research is required to identify if this translates to similar injury risk, considering morphological differences in strain characteristics between males and females. […] This finding also aligns with observational studies identifying limited knee flexion and dynamic knee valgus to be apparent features of non-contact ACL injury, particularly in females. […] Therefore, the evidence concerning differences in KJLs and injury risk between males and females remains contentious and requires further investigation.
  • #12 Prediction of ACL Injuries from Vertical Jump Kinetics in Division 1 Collegiate Athletes | Published in International Journal of Sports Physical Therapy
    https://ijspt.scholasticahq.com/article/18819-prediction-of-acl-injuries-from-vertical-jump-kinetics-in-division-1-collegiate-athletes
    The purpose of this investigation was to identify whether the force-time variables from vertical jumps could predict ACL injuries in collegiate athletes. […] Significant differences between the ACL and healthy groups were seen for explode (p=0.08), drive (p=0.06), load:explode ratio (p=0.06), and explode:drive ratio (p=0.03. […] The vertical jump force plate variables were able to identify athletes who sustained an ACL injury within 66 days of testing. […] The kinetic variables collected from vertical jumps were able to identify athletes who later sustained an ACL injury, demonstrated by altered force-time variables.
  • #13 Prognosis of anterior cruciate ligament reconstruction: a data-driven approach
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4991268/
    Individuals who suffer anterior cruciate ligament (ACL) injury are at higher risk of developing knee osteoarthritis (OA) and almost 50% display symptoms 10-20 years post injury. Anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) often does not protect against knee OA development. […] The proposed DDP algorithm facilitates hierarchical handling of the large dataset and can assess the state of recovery in post-ACLR conditions based on data collected from stair ascent and descent exercises of subjects. […] The DDP algorithm identifies inefficient knee varus motion and knee rotation as primary difficulties experienced by some of the post-ACLR population. In such cases, levels of energy dissipation rate at the knee, and its fluctuation may be used as measures for assessing progress after ACL reconstruction.
  • #14 Prognosis of anterior cruciate ligament reconstruction: a data-driven approach
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4991268/
    The proposed DDP approach estimates the relevant constitutive parameters in situ. Instead of carefully designed training regimen, it can use any two time sequences of data. However, it only focuses on the situation at hand, rather than trying to master any general situation. […] The proposed DDP algorithm obviates the need for a priori off-line testing or training to extract the transitional statistics of the system. Instead of attempting to develop a capability for predicting system response under general conditions, it uses only online available data and short-term memory (minimum two time frames are needed) to develop a prognosticator specializing in the current situation or problem at hand and makes a prediction regarding incipient instability over a relatively short prediction horizon.
  • #15 The Role of Artificial Intelligence in Anterior Cruciate Ligament Injuries: Current Concepts and Future Perspectives
    https://www.mdpi.com/2650760
    The remarkable progress in data aggregation and deep learning algorithms has positioned artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to revolutionize the field of medicine. […] AI is becoming more and more prevalent in the healthcare sector, and its impact on orthopedic surgery is already evident in several fields. […] The knee is involved in nearly half of all injuries in orthopedic sports pathology. Anterior cruciate ligament (ACL) tears are the most common injury among these, accounting for up to 78% of all sports-related knee pathology. […] Despite the ongoing debate in the literature regarding ACL reconstruction, encompassing various surgical techniques, graft and fixation devices, and rehabilitation approaches, the procedure is considered safe. […] In the management of ACL tears, AI and ML can play a role in improving diagnostics, accurately predicting individuals at risk of ACL injury or re-injury, identifying complex anatomic landmarks during surgery, and optimizing pain control and postoperative rehabilitation protocols.
  • #16 Machine learning models predicting risk of revision or secondary knee injury after anterior cruciate ligament reconstruction demonstrate variable discriminatory and accuracy performance: a systematic review | BMC Musculoskeletal Disorders | Full Text
    https://bmcmusculoskeletdisord.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12891-024-08228-w
    Machine learning models designed to predict the risk of revision or secondary knee injury demonstrate variable discriminatory performance when evaluated with AUC or concordance metrics. […] Furthermore, there is variable calibration, with several models demonstrating evidence of miscalibration at two or five-year marks. […] A key limitation of this study is the lack of external validation of existing models, which restricts their generalizability. […] Future efforts should focus on validating current models in addition to developing and integrating multimodal neural networks to improve predictive accuracy and reliability.
  • #17
    https://journals.lww.com/jbjsjournal/fulltext/2022/01190/predicting_anterior_cruciate_ligament.6.aspx
    Several factors are associated with an increased risk of anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction revision. […] We sought to determine if machine learning analysis of the Norwegian Knee Ligament Register (NKLR) can identify the most important risk factors associated with subsequent revision of primary ACL reconstruction and develop a clinically meaningful calculator for predicting revision of primary ACL reconstruction. […] The data set included 24,935 patients, and 4.9% underwent a revision surgical procedure during a mean follow-up (and standard deviation) of 8.1 4.1 years. […] An in-clinic calculator was developed that can estimate the risk of ACL revision (Revision Risk Calculator). This calculator can quantify risk at a patient-specific level, with a plausible range from near 0% for low-risk patients to 20% for high-risk patients at 5 years.
  • #18
    https://journals.lww.com/jbjsjournal/fulltext/2022/01190/predicting_anterior_cruciate_ligament.6.aspx
    The most important finding of this study was that machine learning analysis of a knee ligament register allows the creation of a validated algorithm to predict a patients risk of ACL reconstruction revision with moderate accuracy. […] Using this algorithm, an in-clinic calculator was developed that can estimate revision risk. […] For the clinician, the introduction of an easy-to-use calculator can guide the patient-specific discussion surrounding the surgical options and realistic outcome goals. […] The Cox Lasso model identified only 5 variables necessary to predict outcome, and the other 3 models either used more variables without an appreciable improvement in accuracy or had slightly lower accuracy overall. […] All 5 of the variables that were found to be important for outcome prediction have previously been identified as being associated with an increased risk of revision ACL reconstruction.
  • #19
    https://journals.lww.com/jbjsjournal/fulltext/2022/01190/predicting_anterior_cruciate_ligament.6.aspx
    In conclusion, machine learning analysis of a national knee ligament register can predict the risk of ACL reconstruction revision with moderate accuracy. This supports the creation of an in-clinic calculator for point-of-care risk stratification based on the input of only 5 variables. Similar analysis using larger or more comprehensive data may improve the accuracy of risk prediction, and future studies incorporating patients who have experienced a failure of ACL reconstruction but have not undergone subsequent revision may better predict the true risk of ACL reconstruction failure.
  • #20 The Role of Artificial Intelligence in Anterior Cruciate Ligament Injuries: Current Concepts and Future Perspectives
    https://www.mdpi.com/2650760
    This review aims to examine the literature that explores the comprehensive clinical relevance of AI-based tools utilized before, during, and after ACL reconstruction, specifically focusing on the use of AI, ML, and DL, also describing their conceptual differences. […] The exponential increase in studies on AI tools applicable to the management of ACL tears promises a significant future impact in its clinical application, with growing attention from orthopedic surgeons.