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Enregistrement W2076927811 · doi:10.1177/2325967114s00057

Surgical versus Non-surgical Management of Rotator Cuff Tears: Predictors of Treatment Allocation

2014· article· en· W2076927811 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Y. Kweon, Joel Gagnier, Christopher Robbins, Asheesh Bedi, James E. Carpenter, Bruce S. Miller

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRotator cuffPhysical therapyElbowTearsComorbidityLogistic regressionCohortBody mass indexSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rotator cuff tears are a common shoulder disorder resulting in significant disability to patients and financial burden on the health care system. While both surgical and nonsurgical management are accepted treatment options, there is a paucity of data to support a treatment algorithm for care providers. Defining variables to guide treatment allocation may be important for patient education and counseling, as well as to deliver the most efficient care plan at the time of presentation. PURPOSE: To identify independent variables at the time of initial clinical presentation that are associated with preferred allocation to surgical versus nonsurgical management for patients with known full-thickness rotator cuff tears. STUDY DESIGN: Case control study; Level of evidence, 3. METHODS: A total of 196 consecutive adult patients with known full-thickness rotator cuff tears were enrolled into a prospective cohort study. Robust data were collected for each subject at baseline, including age, sex, body mass index (BMI), shoulder activity score, smoking status, size of cuff tear, duration of symptoms, functional comorbidity index, the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, the Western Ontario Rotator Cuff index (WORC), and the Veterans Rand 12-Item Health Survey (VR-12). Logistic regression was performed to identify variables associated with treatment allocation, and the corresponding odds ratios were calculated. RESULTS: Of the 196 patients enrolled, 112 underwent surgical intervention and 84 nonoperative management. With covariates controlled for, significant baseline patient characteristics predictive of eventual allocation to surgical treatment included younger age, lower BMI, and durations of symptoms less than 1 year. Increasing age, higher BMI, and duration of symptoms longer than 1 year were predictive of nonsurgical treatment. Factors that were not associated with treatment allocation included sex, tear size, functional comorbidity score, or any of the patient-derived outcome scores at presentation (ASES, WORC, VR-12, shoulder activity score). CONCLUSION: Patient demographics at the time of initial presentation for a symptomatic rotator cuff tear are more predictive of treatment allocation to a surgical or nonoperative approach than the patient-derived outcome scores for activity level and shoulder disability. Further study is warranted to help define appropriate indications for treatment allocation in patients with rotator cuff tears.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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