Incidence of Associated Injury in Posterior Shoulder Dislocation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Posterior shoulder dislocations are rare and often missed. Classically associated with seizures, very little is known about the incidence and type of associated injuries. Unfortunately, the majority of the literature consists of incidental reports or small case series. Our goal was to increase the strength of available data by performing a systematic review. DATA SOURCES: We searched EMBASE and PubMed for the terms "posterior shoulder dislocation." Our inclusion criteria were articles in either English or French with the words "posterior" and "dislocation" in the abstract or title. All reports of chronic cases or instability as well as those without patient information were excluded. Data regarding demographics, etiology, investigations, associated injuries, treatments, and outcomes were extracted. All data were analyzed by using SPSS 18.0 (IBM, Chicago, IL). RESULTS: A total of 766 articles were found of which 108 were retained for analysis. A total of 475 patients (543 shoulders) were compiled. Seizures were reported in 34% of cases. A majority of dislocations (65%) had associated injuries. Fracture was most common followed by reverse Hill-Sachs and cuff tears. In the absence of fracture or reverse Hill-Sachs injury, the risk of cuff tear increased nearly fivefold (odds ratio, 4.6; P = 0.016). CONCLUSION: Our results suggest the amount of associated injuries related to posterior shoulder dislocation is far greater than thought. We propose an investigation algorithm for acute posterior shoulder dislocations.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».