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Enregistrement W2010937757 · doi:10.1016/j.arthro.2011.06.038

A Prospective, Randomized Evaluation of Acellular Human Dermal Matrix Augmentation for Arthroscopic Rotator Cuff Repair

2011· article· en· W2010937757 sur OpenAlexaff
F. Alan Barber, Joseph P. Burns, Allen Deutsch, Marc R. Labbé, Robert Litchfield

Notice bibliographique

RevueArthroscopy The Journal of Arthroscopic and Related Surgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRotator cuffSurgeryArthroscopyTearsElbowProspective cohort studyTendonRotator cuff injuryMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To prospectively evaluate the safety and effectiveness of arthroscopic acellular human dermal matrix augmentation of large rotator cuff tear repairs. METHODS: A prospective, institutional review board-approved, multicenter series of patients undergoing arthroscopic repair of 2-tendon rotator cuff tears measuring greater than 3 cm were randomized by sealed envelopes opened at the time of surgery to arthroscopic single-row rotator cuff repair with GraftJacket acellular human dermal matrix (Wright Medical Technology, Arlington, TN) augmentation (group 1) or without augmentation (group 2). Preoperative and postoperative functional outcome assessments were obtained by use of the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES), Constant, and University of California, Los Angeles scales. Gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) evaluation of these repairs was obtained at a mean of 14.5 months (range, 12 to 24 months). Adverse events were recorded. RESULTS: There were 22 patients in group 1 and 20 in group 2 with a mean age of 56 years. The mean follow-up was 24 months (range, 12 to 38 months). The ASES score improved from 48.5 to 98.9 in group 1 and from 46.0 to 94.8 in group 2. The scores in group 1 were statistically better than those in group 2 (P = .035). The Constant score improved from 41.0 to 91.9 in group 1 and from 45.8 to 85.3 in group 2. The scores in group 1 were statistically better than those in group 2 (P = .008). The University of California, Los Angeles score improved from 13.3 to 28.2 in group 1 and from 15.9 to 28.3 in group 2 (P = .43). Gadolinium-enhanced MRI scans showed intact cuffs in 85% of repairs in group 1 and 40% in group 2 (P < .01). No adverse events were attributed to the presence of the matrix grafts. CONCLUSIONS: Acellular human dermal matrix augmentation of large (>3 cm) cuff tears involving 2 tendons showed better ASES and Constant scores and more frequent intact cuffs as determined by gadolinium-enhanced MRI. Intact repairs were found in 85% of the augmented group and 40% of the nonaugmented group (P < .01). No adverse events related to the acellular human dermal matrix were observed. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, lesser-quality randomized controlled trial.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations427
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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