Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrent instability following a first-time anterior traumatic shoulder dislocation may exceed 26%. We systematically reviewed risk factors which predispose this population to events of recurrence. Methods: A systematic review of studies published before 1 July 2014. Risk factors which predispose recurrence following a first-time traumatic anterior shoulder dislocation were documented and rates of recurrence were compared. Pooled ORs were analysed using random-effects meta-analysis. Results: Ten studies comprising 1324 participants met the criteria for inclusion. Recurrent instability following a first-time traumatic anterior shoulder dislocation was 39%. Increased risk of recurrent instability was reported in people aged 40 years and under (OR=13.46), in men (OR=3.18) and in people with hyperlaxity (OR=2.68). Decreased risk of recurrent instability was reported in people with a greater tuberosity fracture (OR=0.13). The rate of recurrent instability decreased as time from the initial dislocation increased. Other factors such as a bony Bankart lesion, nerve palsy and occupation influenced rates of recurrent instability. Conclusions: Sex, age at initial dislocation, time from initial dislocation, hyperlaxity and greater tuberosity fractures were key risk factors in at least two good quality cohort studies resulting in strong evidence as concluded in the GRADE criteria. Although bony Bankart lesions, Hill Sachs lesions, occupation, physiotherapy treatment and nerve palsy were risk factors for recurrent instability, the evidence was weak using the GRADE criteria—these findings relied on poorer quality studies or were inconsistent among studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».