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Enregistrement W2568988036 · doi:10.1177/2325967116676269

Mean Glenoid Defect Size and Location Associated With Anterior Shoulder Instability

2017· article· en· W2568988036 sur OpenAlexaff
Lionel Gottschalk, Aaron J. Bois, Marcus Shelby, Anthony Miniaci, Morgan H. Jones

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior shoulderInstabilityJoint instabilityOrthodonticsSurgeryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a strong correlation between glenoid defect size and recurrent anterior shoulder instability. A better understanding of glenoid defects could lead to improved treatments and outcomes. PURPOSE: To (1) determine the rate of reporting numeric measurements for glenoid defect size, (2) determine the consistency of glenoid defect size and location reported within the literature, (3) define the typical size and location of glenoid defects, and (4) determine whether a correlation exists between defect size and treatment outcome. STUDY DESIGN: Systematic review; Level of evidence, 4. METHODS: PubMed, Ovid, and Cochrane databases were searched for clinical studies measuring glenoid defect size or location. We excluded studies with defect size requirements or pathology other than anterior instability and studies that included patients with known prior surgery. Our search produced 83 studies; 38 studies provided numeric measurements for glenoid defect size and 2 for defect location. RESULTS: From 1981 to 2000, a total of 5.6% (1 of 18) of the studies reported numeric measurements for glenoid defect size; from 2001 to 2014, the rate of reporting glenoid defects increased to 58.7% (37 of 63). Fourteen studies (n = 1363 shoulders) reported defect size ranges for percentage loss of glenoid width, and 9 studies (n = 570 shoulders) reported defect size ranges for percentage loss of glenoid surface area. According to 2 studies, the mean glenoid defect orientation was pointing toward the 3:01 and 3:20 positions on the glenoid clock face. CONCLUSION: Since 2001, the rate of reporting numeric measurements for glenoid defect size was only 58.7%. Among studies reporting the percentage loss of glenoid width, 23.6% of shoulders had a defect between 10% and 25%, and among studies reporting the percentage loss of glenoid surface area, 44.7% of shoulders had a defect between 5% and 20%. There is significant variability in the way glenoid bone loss is measured, calculated, and reported.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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