Outcomes in patients with glenoid labral lesions: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim For patients presenting with glenoid labral pathologies, there is little information on how operative interventions affect long-term outcomes and health-related quality of life (HRQoL). This study evaluated outcomes in operative and non-operative patients presenting with labral tears versus labral degenerations. Methods Participants completed a pain Visual Analogue Scale (VAS), the Veterans RAND 12-item Health Survey, Western Ontario Rotator Cuff Index, American Shoulder and Elbow Surgeons instrument, Scapular Assistance Test (SAT), Shoulder Activity Level, and Single Assessment Numeric Evaluation at baseline and at 6-month, 12-month and 2-year follow-ups. χ 2 and Student's t-test were used to test the differences between categorical and continuous variables. Analysis of variance investigated the differences between groups, and linear regression analyses explored the relationship of baseline characteristics with outcome scores. Results After 2 years, the operative cohort (n=68) significantly improved in all measures. The non-operative cohort (n=55) showed significant improvements in all scores except the mental component summary (MCS) and pain VAS. Labral tear patients (n=52) within the operative group (n=28) significantly improved in all measures except MCS. Non-operative labral tear patients (n=24) indicated significant improvements in all measures except MCS, VAS and SAT. Labral degeneration patients (n=71) within the operative group (n=27) significantly improved in all measures except MCS and SAT. Non-operative labral degeneration patients (n=44) indicated significant improvements in all measures except the physical component summary, MCS, VAS and SAT. Conclusion Patients who were surgically treated for labral tears or degenerations had significantly improved outcomes and HRQoL scores after 2 years compared with the non-operative cohort.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».