Long-term Results After Arthroscopic Shoulder Stabilization Using Suture Anchors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Arthroscopic stabilization using suture anchors is widely used to restore stability after anterior shoulder dislocations and is associated with low recurrence rates in short-term follow-up studies. PURPOSE: To evaluate the long-term follow-up after arthroscopic stabilization for traumatic recurrent anterior instability using suture anchors with emphasis on both redislocations and subjective shoulder function. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: We included 67 consecutive patients with 70 affected shoulders. After 8 to 10 years, patients were asked to report the presence and course of their redislocations. Subjective shoulder function was addressed using the Oxford Instability Score (OIS), the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), and the Simple Shoulder Test (SST). Patients rated their health status using the Short Form-36 (SF-36). RESULTS: Sixty-five patients with 68 affected shoulders (97%) were evaluated for follow-up; 35% reported a redislocation. Median shoulder function scores were 16 of 12 to 60, 22 of 0 to 210, and 12 of 0 to 12 for the OIS, WOSI, and SST, respectively. There was a significant difference in subjective function between patients with and without recurrent instability, respectively, 16 versus 24 for the OIS (P = .004), and 16 versus 47 for the WOSI (P = .05). We found a trend for an inverse relationship between the number of suture anchors and recurrent instability, with 2 having a higher recurrence rate than 3 or more (P = .06). Another trend was found with the presence of a Hill-Sachs defect slightly increasing the risk of a redislocation (P = .07). CONCLUSION: With a follow-up of 97%, about one third of the stabilized shoulders experienced at least one redislocation after 8 to 10 years. The presence of a Hill-Sachs defect and the use of less than 3 suture anchors might increase the chance of a redislocation. Patients without a redislocation have a significantly better shoulder function compared with patients with a redislocation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».