Relationship between clinical and surgical findings and reparability of large and massive rotator cuff tears: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature has shown good results with partial repairs of large and massive tears of rotator cuff but the role of factors that affect reparability is less clear. The purpose of this study was twofold, 1) to examine clinical outcomes following complete or partial repair of large or massive full-thickness rotator cuff tear, and 2) to explore the value of clinical and surgical factors in predicting reparability. METHODS: This was a secondary data analysis of consecutive patients with large or massive rotator cuff tear who required surgical treatment (arthroscopic complete or partial repair) and were followed up for two years. Disability measures included the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES), the relative Constant-Murley score (CMS) and the shortened version of the Western Ontario Rotator Cuff Index (ShortWORC). The relationship between predictors and reparability was examined through logistic regressions and chi-square statistics as appropriate. Within group change over time and between group differences in disability outcomes, range of motion and strength were examined by student's T-tests and non-parametric statistics. RESULTS: One hundred and twenty two patients (41 women, 81 men, mean age 64, SD=9) were included in the analysis. There were 86 large (39 fully reparable, 47 partially reparable) and 36 (10 fully reparable, 26 partially reparable) massive tears. Reparability was not associated with age, sex, or pre-operative active flexion or abduction (p0>0.05) but the fully reparable tear group showed a better pre-operative ASES score (p=0.01) and better active external rotation in neutral (p=0.01). Reparability was associated with tear shape (p<0.0001), size (p=0.002), and tendon quality (p<0.0001). CONCLUSIONS: Reparability of large or massive tears is affected by a number of clinical and surgical factors. Patients whose tears could not be fully repaired showed a statistically significant improvement in range of motion, strength and disability at 2 years, although they had slightly inferior results compared to those with complete repairs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».