MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2136023197 · doi:10.1007/s00167-009-0998-3

Bony Bankart is a positive predictive factor after primary shoulder dislocation

2009· article· en· W2136023197 sur OpenAlexaboutno aff
Björn Salomonsson, Anders von Heine, Mats Dahlborn, Hassan Abbaszadegan, Susanne Ahlström, Nils Dalén, Ulf Lillkrona

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBankart lesionRadiographySurgeryMagnetic resonance imagingShoulder jointJoint effusionRadiologyLesion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It would be a great advantage if it were possible to categorise the patients with first time dislocations to an initial treatment with the most beneficial outcome. MRI could be a useful method for finding lesions after shoulder dislocation. Fifty-eight patients with traumatic anterior shoulder dislocation were treated by closed reduction and were examined by MRI after a maximum of 2 weeks. The hemarthrosis or effusion present in the joint after the primary dislocation could be used as a contrast for arthrography to identify the lesions present on MRI. At follow-up more than 8 years later, the MRI findings were compared to the shoulder function, shoulder stability, Rowe score and Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI). Besides the age of the patient being above 30, the MRI findings analysed showed that an isolated fracture of the major tubercle, as well as a bony Bankart lesion are prognostic factors for a good functional result and a stable shoulder after a primary dislocation. The glenoid rim fracture was only detected on plain radiographs in 6 out of 10 findings on MRI. MRI findings of a gleniod rim fracture, equal to a bony Bankart lesion, were found to be a prognostic factor for stability and a good functional outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnee Surgery Sports Traumatology ArthroscopyMême sujetShoulder Injury and TreatmentTravaux en français237 207