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Enregistrement W2094192532 · doi:10.1097/00005768-200205001-00582

IS ULTRASONOGRAPHY AN ACCURATE TOOL IN DETECTING ROTATOR CUFF TEARS? A SYSTEMATIC REVIEW.

2002· article· en· W2094192532 sur OpenAlexaff
Khanhphong Trinh, L Chen

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotator cuffMedicineTearsUltrasonographyCINAHLRadiologyCuffSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shoulder pain is a common problem presenting to the primary care physician office. Ultrasonography has shown promises that it is an accurate tool in assessing rotator cuff tear. However, there have been inconsistencies in the reports of its sensitivity, specificity, and predictive values. PURPOSE: To perform a systematic review of studies evaluating the accuracy of ultrasonography in detecting rotator cuff tear. METHODS: Data sources: Systematic search, to August 2001, of MEDICINE (from 1966), CINAHL (from 1982), HealthSTAR (from 1975), hand search of textbooks, and reference lists. Study selection: Studies of any methodological design were included if they evaluated adult patients with painful shoulder problems who received ultrasonography. These studies must provided data on the sensitivity, specificity, and predictive values of the ultrasonographic examination for full thickness or partial thickness tears of the rotator cuff tendons. Data extraction: From the hard copy of the study reports: first author's names, publication years, study designs, types of ultrasound machine used, number of patients entered into the study, number of patients included in the analysis, number of patients dropping out of the studies, and the values of the sensitivity, specificity, predictive values of ultrasonography on partial thickness or full thickness rotator cuff tears. RESULTS: Data synthesis: 20 studies purporting to evaluate the accuracy of ultrasonography in detecting rotator cuff tears were identified and 16 were included in the analysis. Four studies were excluded because they did not specify the extent of the rotator cuff tear. The sensitivity, specificity, and predictive values were quite variable, depending on the type of machines used and the operator. The mean sensitivity, specificity, positive predictive values, negative predictive value, and accuracy of the ultrasonographic examination for full thickness of the rotator cuff tendon were 86.0 (SD = 9.54), 91.9 (SD = 10.72), 91.6 (SD = 10.50), 88.6 (SD = 9.54), and 89.9 (SD = 8.23) respectively. The mean sensitivity, specificity, positive predictive values, negative predictive value, and accuracy of the ultrasonographic examination for partial thickness tear of the rotator cuff tendon were 64.5 (SD = 23.14), 94.9 (SD = 4.84), 79.1 (SD = 15.67), 89.4 (SD = 7.88), and 87.8 (SD = 7.67) respectively. CONCLUSION: Ultrasonography appears to be an accurate tool in detecting rotator cuff tears especially for full thickness 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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