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Enregistrement W2107549684 · doi:10.1136/bjsports-2014-094114.33

33 Trochanteric Bursistis – A Misnomer, Gluteal Tendinopathy – Not The Whole Story?

2014· article· en· W2107549684 sur OpenAlexaff
Angela Fearon Jane Twin, Jane E. Dahlstrom, Jill Cook, Wes Cormick, Paul N. Smith, Alex Scott

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTendinopathyMedicineTendonTendinosisPathologyTendinitisTendon sheath

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Greater trochanteric pain syndrome (GTPS) is common and can cause significant pain and dysfunction.<sup>3</sup> While both trochanteric bursae and gluteal tendons have been implicated in the pathology,<sup>2,6</sup> the underlying pathology remains controversial. Studies reporting on pathology are limited by sample size or methods, including lack of comparison specimens. Thus the aim of this study was to clarify the role of tendon and bursa pathology in GTPS. <h3>Methods</h3> Tendon and bursa specimens were obtained from 64 participants: 35 with GTPS and 29 control participants. Specimens were evaluated by a minimum of two investigators via light microscopy for histopathological and morphological differences. Immunohistochemistry methods were used to evaluate macrophages (CD68), inflammatory cells (CD45) and substance P. Tendon was evaluated used the Bonar score3. Bursa specimens were evaluated via a semi-quantitative scoring system. Second harmonic generation microscopy, via multiphoton excitation fluorescence (MPEF) was used to illustrate morphological findings (Figure 1). <h3>Results</h3> Higher levels of pathology were found in specimens from participants with GTPS vs controls. The stroma of the bursa score, mean (SD): GTPS 4.18 (1.65) vs. control 2.53 (1.61), p = 0.051. Bonar (tendon) score, mean (SD): GTPS 12.65 (2.0) vs. control 10.43 (4.83), p = 0.04. There was a higher frequency of SubP in bursa (9/12 vs 6/16, p = 0.047), but not the tendon (8/12 vs. 8/15, p = 0.484) of specimens from participants with GTPS vs controls. There was no evidence of increased frequency of macrophages or other inflammatory cells in the bursa or the tendon specimens from either group. Intra adipose septa were identified and found to be present more frequently in the stroma of bursa specimens of participants with GTPS than controls (27/31 vs 15.27, Fisher exact: p = 0.008), (Figure 1). <h3>Discussion</h3> Tendon pathology present in both groups, with higher degree of pathology in GTPS. More extensive bursa pathology was seen in the GTPS group, along with a higher frequency of SubP in the bursae from the GTPS than the OA group. This may explain why bursectomy appears to be a successful treatment for some people with GTPS.<sup>1</sup> The IAS has previously reported in rats,<sup>5</sup> but not to our knowledge, in humans. This well organised structure may play a role in bursa stabilisation and shear mitigation. Pathologically it may reduce the ability of the bursa stroma to mitigate compression forces over the tendon. <h3>References</h3> Baker, <i>et al</i>. Arthroscopy. 2007;23:827–832 Connell, <i>et al</i>. <i>Eur Radiol</i>. 2003;13:1339–1347 Fearon, <i>et al</i>. <i>J Arthroplasty</i>. 2014;29:383–386 Fearon, <i>et al</i>. J Sci Med Sport. 2013;doi: 10.1016/j.jsams.2013.07.008 Shaw, <i>et al</i>. <i>J Anat</i>. 2007;211:436–443 Spear, <i>et al</i>. <i>Surg Clin N Amer</i>. 1952;32:1217–1224

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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