Ultrasound-guided shoulder girdle injections are more accurate and more effective than landmark-guided injections: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy and efficacy of ultrasound (US)-guided injections versus landmark-guided injections of the subacromial space, biceps tendon sheath, acromioclavicular (AC) joint and glenohumeral (GH) joint. METHODS: PubMed, Medline and Cochrane libraries were searched up to 31 July 2013. Two independent authors selected and evaluated randomised controlled trials comparing the accuracy and/or efficacy of US versus landmark-guided injection of the shoulder girdle. A meta-analysis of accuracy, pain Visual Analog Scale (VAS), function score and reported adverse events were performed. RESULT: Four cadaveric studies (300 cadaveric shoulders) and nine live human studies (514 patients) were reviewed. Based on three studies for AC joint, the accuracy of US versus a landmark-guided injection was 93.6% vs 68.2% (p<0.0001). Based on single studies, the accuracy of US versus a landmark-guided injection was 65% vs 70% for the subacromial space (p>0.05), 86.7% vs 26.7% for the biceps tendon sheath (p<0.05), and 92.5% vs 72.5% for the GH joint (p=0.025). Based on three studies for the subacromial space, the US group had a significantly greater reduction in pain (mean difference (MD)=1.47, 95% CI 1.0 to 1.93), and improvement in function (standardised MD=0.70, 95% CI 0.39 to 1.01) at 6 weeks postinjection. Based on a single study for the biceps tendon sheath, the US group had a significantly greater reduction in pain (MD 1.9, 95% CI 1.2 to 2.6) and improvement in function (MD=10.9, 95% CI 6.57 to 15.23). CONCLUSIONS: US-guided injections showed greater accuracy for all shoulder girdle injections, with the exception of the subacromial space. There was improved efficacy for the subacromial space and biceps tendon sheath injections.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».